Projected increases in atmospheric $CO_2$ concentration ([$CO_2$]) and temperature ($T_a$) have the potential to alter in rice growth and yield. However, little is known about whether $T_a$ warming with elevated [$CO_2$] modify plant architecture. To better understand the vertical profiles of leaf area index (LAI) and the flag leaf morphology of rice grown under elevated $T_a$ and [$CO_2$], we conducted a temperature gradient field chamber (TGC) experiment at Gwangju, Korea. Rice (Oryza sativa L. cv. Dongjin1ho) was grown at two [$CO_2$] [386 (ambient) vs 592 ppmV (elevated)] and three $T_a$ regimes [26.8 ($\approx$ambient), 28.1 and $29.8^{\circ}C$] in six independent field TGCs. While elevated $T_a$ did not alter total LAI, elevated [$CO_2$] tended to reduce (c. 6.6%) the LAI. At a given canopy layer, the LAI was affected neither by elevated [$CO_2$] nor by elevated $T_a$, allocating the largest LAI in the middle part of the canopy. However, the fraction of LAI distributed in a higher and in a lower layer was strongly affected by elevated $T_a$; on average, the LAI distributed in the 75-90 cm (and 45-60 cm) layer of total LAI was 9.4% (and 35.0%), 18.8% (25.9%) and 18.6% (29.2%) in ambient $T_a$, $1.3^{\circ}C$ and $3.0^{\circ}C$ above ambient $T_a$, respectively. Most of the parameters related to flag leaf morphology was negated with elevated [$CO_2$]; there were about 12%, 5%, 7.5%, 15% and 21% decreases in length (L), width (W), L:W ratio, area and mass of the flag leaf, respectively, at elevated [$CO_2$]. However, the negative effect of elevated [$CO_2$] was offset to some extent by $T_a$ warming. All modifications observed were directly or indirectly associated with either stimulated leaf expansion or crop phenology under $T_a$ warming with elevated [$CO_2$]. We conclude that plant architecture and flag leaf morphology of rice can be modified both by $T_a$ warming and elevated [$CO_2$] via altering crop phenology and the extent of leaf expansion.
Introduction: Soft-tissue impingement syndrome is now increasingly recognized as a significant cause of the chronic ankle pain. As a method to detect soft-tissue ankle impingement, a characteristic history and physical examination, routine MR imaging, and direct MR arthrography were used. The efficacy of routine MR imaging has been controversial for usefulness because of low sensitivity and specificity. Direct MR artrhography was recommaned for diagnosis because of the highest sensitivity, specificity and accuracy, but it requires an invasive procedure. The purpose of this study is to investigate the diagnostic accuracy of Fat suppressed, contrast enhanced, three-dimensional fast gradient recalled acquisition in the steady state with rediofrequency spoiling magnetic resonance imaging(CE 3D-FSPGR MRI) and to evaluate the clinical outcome of the arthroscopic treatment in assessing soft-tissue impingement associated with trauma of the ankle. Materials and Methods: We reviewed 38 patients who had arthroscopic evaluations and preoperative magnetic resonance imaging studies(3D-FSPGR MRI) for post-traumatic chronic ankle pain between January 2000 and August 2002. Among them, 24 patients had osteochondral lesion, lateral instability, loose body, malunion of lateral malleoli, and peroneal tendon dislocation. The patient group consisted of 23 men and 15 women with the average age of 34 years(16-81 years). The mean time interval from the initial trauma to the operation was 15.5 months(3 to 40 months), The mean follow-up duration of the assessment was 15.6months(12-48 months). MRI was simultaneously reviewed by two radiologists blinded to the clinical diagnosis. The sensitivity, specificity and accuracy of MRI was obtained from radiologic and arthroscopic finding. Arthroscopic debridement and additional operation for associated disease were performed. We used a standard protocol to evaluate patients before the operation and at follow-up which includes American Orthopedic Foot and Ankle Society Ankle-Hindfoot Score. Results: For the assessment of the synovitis and soft tissue impingement, fat suppressed CE 3D-FSPGR MR imaging had the sensitivity of 91.9%, the specificity of 84.4 and the accuracy of 87.5%. AOFAS Ankle-Hindfoot Score of preoperative state was 69.2, and the mean score of the last follow-up was 89.1. These were assessed as having 50% excellent(90-100) and 50% good(75-89). The presence of other associated disease didn't show the statistically significant difference(>0.05). Conclusion: Fat suppressed CE 3D-FSPGR MR imaging is useful method comparable to MR arthrography for diagnosis of synovitis or soft-tissue impingement, and arthroscopic debridement results in good clinical outcome.
일반적으로 영상은 기하학적 왜곡과 방사성 왜곡을 포함하고 있다. 센서스 변환은 방사 왜곡으로 인해 발생하는 스테레오 부정합 문제를 해결할 수 있다. 일반적인 센서스 변환은 윈도우 중심 화소 값과 이웃한 화소의 값을 비교하기 때문에 화소 값의 차이가 크지 않은 경우 정확한 정합 결과를 얻기 어렵다. 이를 해결하기 위해 윈도우 내 보조 윈도우를 적용하여 화소 값 차이별로 서로 다른 4단계 가중치를 적용하는 센서스 변환 방법을 제안한다. 현재 화소 값이 보조 윈도우의 화소평균 값 보다 큰 경우 높은 가중치를 부여하고, 그렇지 않은 경우 낮은 가중치를 부여함으로서 차등적인 센서스 변환을 수행한다. 가중치를 이용한 센서스 변환 영상과 입력 영상을 이용하여 초기 변위지도를 생성한 뒤, 기울기 정보를 추가적으로 사용하여 최종 변위 지도 생성을 위한 비용 함수를 모델링한다. 최적의 비용 값을 찾기 위해 가이드 필터링을 사용하는데, 이는 입력 영상과 변위 영상을 사용하여 필터링을 수행하기 때문에 객체의 경계영이 보존될 수 있다. 실험 결과로부터 제안한 방법을 이용한 스테레오 정합 결과 성능이 기존의 방법에 비해 개선된 것을 확인하였다.
Gradient concentrations of Tithonia diversifolia green leaves and phosphate rocks were used to investigate their contributions as a fertilizer to the yield and quality improvement of a rainfed rice cultivar. Six treatments were compared: (1) T0, no fertilization (control); (2) T1, 1.28 g of phosphate rocks; (3) T2, 250 g of organic matter; (4) T3, 500 g of organic matter; (5) T4, 250 g of organic matter + 1.28 g of phosphate rocks; (6) T5, 500 g of organic matter + 1.28 g of phosphate rocks. The results showed that the germination percentage recorded 15 days after sowing varied from 58 - 76% between T0 and T5. The number of panicles ranged between 2 (T0) to 6.3 (T5). Moreover, the recorded length of the panicles ranged between 7.5 (T1) to 15.8 cm (T2), and the number of grains per panicle ranged between 25.5 (T1) to 273.5 (T3). The plant height was significantly increased in the T5 (79.27 cm) group compared to the T1 (33.63 cm) and control treatment (T0) (40.08 cm) groups. Although the plant height in the T2, T3, and T4 groups was slightly lower than the T5 group, the difference was not statistically significant. The average of the grain number per plant was high in the T3 (273.6 grains) group compared to the T1 and T0 (25.5 and 32.8 grains) groups, respectively. These results suggest that the combination of T. diversifolia leaves and phosphate rocks as a natural fertilizer would be beneficial when integrated into soil fertility management strategies and would contribute to improving crop yield and quality.
실내를 따뜻하게 하기위한 고온의 라디에이터, 냉동코일, 변압기, 전기가열장치 및 전자장비에서와 같이 자연대류에 의한 에너지전달은 여러 공업분야에 응용되고 있다. 일반적으로 임의의 벽면온도에 따른 수평채널에서의 비정상자연대류흐름과 수학적.물리적 대류이동에 관한 기본법칙을 고찰하였다. 전달문제에 관한 물리적 의미있는 엄밀해는 표준유한정현변환기법을 적용함으로써 폐쇄형에 있어서 얻어진다. 또한 최종 정상상태의 유동과 열전달을 초래하는 Pr수와 Ra수 등 기본매개변수의 영향에 대해서 각각 검토하였다. 축방향의 평균속도를 측정하는 Pr수가 Pr>1 과 Pr<1 일 경우 각각 시간차에 접근하고 또한 축방향의 온도구배를 대표하는 함수는 기본매개변수가 없으므로 영향을 받는 것이라 본다. 그러나 정상상태의 유동현상은 Ra수에 따라서만 영향을 받게된다. 자연대류는 여러 가지 전기기구들은 물론이고 파이프장치 등의 열전달에 큰 영향을 미친다. 또한 열전달과정이 포함되는 바다와 대기의 운동과 같은 지구의 환경과학에도 중요하다.
Gorman, Leah;Kraemer, George P.;Yarish, Charles;Boo, Sung Min;Kim, Jang K.
ALGAE
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제32권1호
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pp.57-66
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2017
The red alga Gracilaria vermiculophylla, a species native to the waters of Korea and Japan, has invaded marine coastal areas of Europe and the Americas, thriving in conditions that differ from those of its native habitat. In recent years, G. vermiculophylla has been discovered in the Long Island Sound (LIS) estuary growing alongside the native congener Gracilaria tikvahiae. The goal of this study was to determine whether the two strains of G. vermiculophylla from different regions of the world have evolved genetic differences (i.e., ecotypic differentiation) or if the physiological performance of the strains simply reflects phenotypic plasticity. Two strains of G. vermiculophylla (isolated in Korea and LIS) and a strain of the LIS native G. tikvahiae were grown for four weeks under temperatures ranging from 20 to $34^{\circ}C$ using a temperature gradient table (all other environmental conditions were kept constant). At the end of each week, wet weight of each sample was recorded, and thalli were reduced to the original stocking density of $1gL^{-1}$ (excess biomass was preserved for tissue carbon and nitrogen analysis). Generally, the growth rates of Korean G. vermiculophylla > LIS G. vermiculophylla > G. tikvahiae. After one week of growth G. tikvahiae grew 9.1, 12.0, 9.4, and 0.2% $d^{-1}$, at temperatures of 20, 24, 29, and $34^{\circ}C$, respectively, while G. vermiculophylla (LIS) grew 6.6, 6.2, 5.7, and 3.6% $d^{-1}$. G. vermiculophylla (Korea) grew 15.4, 22.9, 23.2, and 10.1% $d^{-1}$, much higher than the two strains currently inhabiting the LIS. On average, the LIS G. vermiculophylla strain contained 4-5% DW N, while the Korean strain and G. tikvahiae had more modest levels of 2-3% N DW. However, tissue N content declined as temperature increased in LIS and Korean G. vermiculophylla. The non-native haplotype may have evolved genetic differences resulting in lower growth capacity while concentrating significantly more nitrogen, giving the non-native a competitive advantage.
위성영상 정보를 이용하여 지형지물을 인식하거나 추출하는 것은 영상정보의 실제적인 응용을 위한 기본 연구로 간주되고 있다. 또한 고 해상도 영상정보가 다양한 민간 분야에서 활발하게 이용됨에 따라 정확한 지형지물의 추출에 대한 필요성이 더욱 강조되고 있다. 지금까지 중-저 해상도 영상정보를 대상으로 하여 도로 경계를 포함하는 선형 지형지물을 자동으로 추출하기 위한 여러 가지 방법들이 개발되고 있어 왔으나 이를 고 해상도 영상정보에 적용하거나 적용 결과를 분석한 사례는 많지 않다. 본 연구에서는 항공사진 정보니 고 해상도 영상정보를 대상으로 하여 선형 지형지물의 추출에 적합한 기법으로 최근에 제안된 구배 방향 프로파일 알고리즘(GDPA)과 Hough 변환기법에 따른 적용 결과를 동일한 자료에 적용하고 이러한 결과를 비교하고자 하였다. 각 방법에 대한 적용 결과를 정량적으로 비교하기 위해 수치지도의 도로 중심선과 도로 경계선 레이어를 기준으로 하는 Commission, Omission 오차를 이용한 Ranking기법을 적용하여 수행하였다. 연구 결과, Hough 변환기법이 추출 결과 영상에서는 평균적으로 20%정도의 높은 정확도를 보이며, 처리속도는 GDPA의 경우가 Hough 변환 기법에 비하여 빠른 실행 속도를 보이는 것으로 나타났다 그러나 GDPA 알고리즘에 잡음제거를 시행한 경우에는 Hough 변환에 의한 결과와 유사한 정확도를 보인다. 결론적으로 위성 영상정보로부터 지형지물을 추출하는 어플리케이션에서는 GDPA 알고리즘이 Hough 변환 기법에 비하여 적용성이 좋은 것으로 생각된다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권4호
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pp.2060-2077
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2019
Recently, mobile healthcare services have attracted significant attention because of the emerging development and supply of diverse wearable devices. Smartwatches and health bands are the most common type of mobile-based wearable devices and their market size is increasing considerably. However, simple value comparisons based on accumulated data have revealed certain problems, such as the standardized nature of health management and the lack of personalized health management service models. The convergence of information technology (IT) and biotechnology (BT) has shifted the medical paradigm from continuous health management and disease prevention to the development of a system that can be used to provide ground-based medical services regardless of the user's location. Moreover, the IT-BT convergence has necessitated the development of lifestyle improvement models and services that utilize big data analysis and machine learning to provide mobile healthcare-based personal health management and disease prevention information. Users' health data, which are specific as they change over time, are collected by different means according to the users' lifestyle and surrounding circumstances. In this paper, we propose a prediction model of user physical activity that uses data characteristics-based long short-term memory (DC-LSTM) recurrent neural networks (RNNs). To provide personalized services, the characteristics and surrounding circumstances of data collectable from mobile host devices were considered in the selection of variables for the model. The data characteristics considered were ease of collection, which represents whether or not variables are collectable, and frequency of occurrence, which represents whether or not changes made to input values constitute significant variables in terms of activity. The variables selected for providing personalized services were activity, weather, temperature, mean daily temperature, humidity, UV, fine dust, asthma and lung disease probability index, skin disease probability index, cadence, travel distance, mean heart rate, and sleep hours. The selected variables were classified according to the data characteristics. To predict activity, an LSTM RNN was built that uses the classified variables as input data and learns the dynamic characteristics of time series data. LSTM RNNs resolve the vanishing gradient problem that occurs in existing RNNs. They are classified into three different types according to data characteristics and constructed through connections among the LSTMs. The constructed neural network learns training data and predicts user activity. To evaluate the proposed model, the root mean square error (RMSE) was used in the performance evaluation of the user physical activity prediction method for which an autoregressive integrated moving average (ARIMA) model, a convolutional neural network (CNN), and an RNN were used. The results show that the proposed DC-LSTM RNN method yields an excellent mean RMSE value of 0.616. The proposed method is used for predicting significant activity considering the surrounding circumstances and user status utilizing the existing standardized activity prediction services. It can also be used to predict user physical activity and provide personalized healthcare based on the data collectable from mobile host devices.
지하철은 많은 승객들을 원거리까지 안전하고, 신속 정확하게 원하는 지점으로 대량 수송할 수 있는 친환경적인 교통수단이다. 지하철의 공익성을 증대시키기 위해서는 정확한 승객 수요 예측이 이루어져야 한다. 본 연구는 정확한 지하철 수요예측을 위하여, 군집분석을 통해 서울시 1-9호선 지하철역들을 군집화 하였다. 그 후, 전체 역과 각 군집 별 최종 예측 모형을 제시하였다. 군집화 결과, 294개의 역이 3개로 군집화 되었으며 그룹 1은 상공업지구, 그룹 2는 주상복합지구, 그룹 3은 주거지구가 중심이 되는 역들로 나타났다. 그 후 각 군집 별로 다양한 데이터 마이닝 기법을 이용해 지하철 승차인원 예측 모형을 제시하고, 수요 예측에 중요한 영향을 미치는 요인들을 도출하였다. 그리고 최종 모형을 바탕으로 2018년 10월에 개통될 서울시 9호선 3단계 연장역인 8개 신설역의 3개월 수요를 예측하였다. 8개 신설역의 월평균 시간당 평균 승차인원은 약 241에서 452명, 월평균 시간당 최대 승차인원은 약 969에서 1,515명으로 추정되었다. 본 분석의 최종 모형을 활용한 신설역의 지하철 수요 예측은 대중교통 정책 결정을 위한 기초자료로 활용되어 효율적인 지하철 운영 방안 수립에 기여할 수 있을 것이다.
Identifying the water circulation status is one of the indispensable processes for watershed management in an urban area. Recently, various water circulation models have been developed to simulate the water circulation, but it takes a lot of time and cost to make a water circulation model that could adapt the characteristics of the watershed. This paper aims to develop a water circulation state estimation model that could easily calculate the status of water circulation in an urban watershed by using multiple linear regression analysis. The study watershed is a watershed in Seoul that applied the impermeable area ratio in 1962 and 2000. And, It was divided into 73 watersheds in order to consider changes in water circulation status according to the urban characteristic factors. The input data of the SHER(Similar Hydrologic Element Response) model, a water circulation model, were used as data for the urban characteristic factors of each watershed. A total of seven factors were considered as urban characteristic factors. Those factors included annual precipitation, watershed area, average land-surface slope, impervious surface ratio, coefficient of saturated permeability, hydraulic gradient of groundwater surface, and length of contact line with downstream block. With significance probabilities (or p-values) of 0.05 and below, all five models showed significant results in estimating the water circulation status such as the surface runoff rate and the evapotranspiration rate. The model that was applied all seven urban characteristics factors, can calculate the most similar results such as the existing water circulation model. The water circulation estimation model developed in this study is not only useful to simply estimate the water circulation status of ungauged watersheds but can also provide data for parameter calibration and validation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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