To study gas membrane using GO (graphene oxide), the PEBAX [poly(ether-block-amide)]-GO polymer composite membrane was prepared by adding GO to PEBAX. Through this composite membrane, gas permeation characteristics for $H_2$, $N_2$, $CH_4$, and $CO_2$ were studied. As a result of the gas permeation test, the permeability of $N_2$, $CH_4$, and $CO_2$ to PEBAX-GO composite membranes gradually decreased as the GO content increased. On the other hand, the gas permeability of $H_2$ increased with the increase of GO content, and it was 21.43 barrer at the GO content of 30 wt%, which was about 5 times higher than that of PEBAX membrane. This is because the GO was easier to operate with a fast and selective gas transport channel for $H_2$ than other gases. The increased selectivity ($H_2/N_2$) and selectivity ($H_2/CH_4$) were influenced by the diffusion selectivity by the permeate gas size. The increased selectivity ($CO_2/N_2$) and selectivity ($CO_2/CH_4$) were more influenced by the solubility selectivity due to the affinity of $CO_2$ and GO for -COOH.
Negative emotions play an important function as to human's existence. In this research, we employed the audio-visual film clips to induce negative emotions and examined the classified responses in the autonomic nervous system(ANS) due to each negative emotion.30 adults(22.6 years $old{\pm}1.24$, 15 males and 15 females) took part in this experiment. Through the preliminary experiment, 2 minutes film's stimuli were selected as the emotion-induced stimuli. During the period when participants were viewing and listening to the selected movie, EDA and ECG were examined as soon as one stimulus was displayed, participants were tested by completing the psychological appraisals of their experienced emotion due to each emotional stimulus. With regard to the result of analyzing the psychological responses, each negative emotion appropriately and effectively induced its target emotion. While concerning the result of analyzing ANS responses, each negative emotion induced its respective activation in ANS. What is more, compared with other types of negative emotional stimuli, the scaring stimulus induced higher activation of the sympathetic nervour system(SNS) as to the indexes in EDh and ECG. This research made segmentation of ANS responses to each negative emotion, which has its significance.
This study was carried out to construct a DNA profile database of 100 strawberry cultivars using microsatellite markers. Two hundred seventy four microsatellite primer pairs were screened with a set of 21 strawberry cultivars with different morphological traits. Twenty five primer pairs were selected because they produced reliable and reproducible fingerprints. These primer pairs were used to develop DNA profiles of 100 strawberry cultivars. Three to thirteen alleles were detected by each marker with an average of 7.50. The average polymorphism information content varied from 0.331 to 841 (average 0.706). Cluster analysis showed that the 100 cultivars were divided into 7 major groups reflecting geographic origin and pedigree information. Moreover, most of the cultivars could be discriminated by marker genotypes. These markers will be useful as a tool for the protection of plant breeders' intellectual property rights in addition to providing the means to intervene seed disputes relating to variety authentication.
A DNA profile database was constructed to investigate the genetic relatedness of 72 germplasm samples of Pyrus and related cultivars using microsatellite markers. Three P. pyrifolia, four P. commus, and one P. betulifolia cultivars with different morphological traits were screened using 387 pairs of microsatellite primers. A core set of 11 primer pairs was selected to obtain 133 polymorphic amplified fragments meeting three criteria: high polymorphism information contents (PIC), high repeatability, and distinct allele patterns. The number of alleles per locus ranged between 4 and 22. Average PIC was 0.743 (range: 0.557 - 0.879). Cluster analysis using the unweighted pair - group method with arithmetical average (UPGMA) separated the 72 pear cultivars and germplasm samples into four major groups: Chinese, European pears, and a cluster of 55 Asian pears that could be reclassify into two subcluster, I - $1^{st}$ and II - $2^{nd}$, according to pedigree information. Almost all of the cultivars were discriminated by 11 microsatellite marker genotypes. The microsatellite DNA profile database may be utilized as tool to verify distinctness, uniformity, and stability between candidate cultivar, and to verify in the distinctness of existing cultivars.
In this paper, we propose the α-Feature Map Scaling (α-FMS) method which extends the FMS method that was designed to enhance the discriminative power of feature maps of deep neural networks in Speaker Verification (SV) systems. The FMS derives a scale vector from a feature map and then adds or multiplies them to the features, or sequentially apply both operations. However, the FMS method not only uses an identical scale vector for both addition and multiplication, but also has a limitation that it can only add a value between zero and one in case of addition. In this study, to overcome these limitations, we propose α-FMS to add a trainable parameter α to the feature map element-wise, and then multiply a scale vector. We compare the performance of the two methods: the one where α is a scalar, and the other where it is a vector. Both α-FMS methods are applied after each residual block of the deep neural network. The proposed system using the α-FMS methods are trained using the RawNet2 and tested using the VoxCeleb1 evaluation set. The result demonstrates an equal error rate of 2.47 % and 2.31 % for the two α-FMS methods respectively.
Journal of the Korean Society of Food Science and Nutrition
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v.36
no.10
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pp.1235-1240
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2007
For this study, plant material for development of phytobiotics (feed additives made with plant extract) was screened. Among hot-water extracts of 9 medicinal plants, Fallopia japonin showed the highest antioxidative activity; the electron donating ability (EDA) and nitrite scavenging ability were 86.9% and 92.7%, respectively. Also, F. japonica had the antimicrobial activity for Pseudomonas aeruginora, Escherichia coli, Bacillus cereus, Salmonella Typhimurium, Listeria monocytogenes, Klebsiella pneumoniae, Staphyzococcus aureus. Specially, antimicrobial activity of F. japonica against K. pneumoniae, and S. aureus was vet strong. $IC_{50}$ of F. japonica against K. pneumoniae, and S. aureus was 6.24 mg/mL and 1.8 mg/mL respectively. These results suggested that F. japonica was a candidate for a phytobiotic material.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.48
no.1
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pp.71-79
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2011
The objective of the imaging pipeline is to transform the original scene into a display image that appear similar, Generally, gamma adjustment or histogram-based method is modified to improve the contrast and detail. However, this is insufficient as the intensity and the chromaticity of illumination vary with geometric position. Thus, MSR (Multi-Scale Retinex) has been proposed. the MSR is based on a channel-independent logarithm, and it is dependent on the scale of the Gaussian filter, which varies according to input image. Therefore, after correcting the color, image quality degradations, such as halo, graying-out, and dominated color, may occur. Accordingly, this paper presents a novel color correction method using a modified image formation model in which the image is divided into three components such as global illumination, local illumination, and reflectance. The global illumination is obtained through Gaussian filtering of the original image, and the local illumination is estimated by using JND-based adaptive filter. Thereafter, the reflectance is estimated by dividing the original image by the estimated global and the local illumination to remove the influence of the illumination effects. The output image is obtained based on sRGB color representation. The experiment results show that the proposed method yields better performance of color correction over the conventional methods.
In the cloud environment, IoT devices using sensors and wearable devices are being applied in various environments, and technologies that accurately determine the information generated by IoT devices are being actively studied. However, due to limitations in the IoT environment such as power and security, information generated by IoT devices is very weak, so financial damage and human casualties are increasing. To accurately collect and analyze IoT information, this paper proposes a topographic information-based key management technique that considers IoT information errors. The proposed technique allows IoT layout errors and groups topographic information into groups of dogs in order to secure connectivity of IoT devices in the event of arbitrary deployment of IoT devices in the cloud environment. In particular, each grouped terrain information is assigned random selected keys from the entire key pool, and the key of the terrain information contained in the IoT information and the probability-high key values are secured with the connectivity of the IoT device. In particular, the proposed technique can reduce information errors about IoT devices because the key of IoT terrain information is extracted by seed using probabilistic deep learning.
Kim, Seong-Ho;Kang, Bok-Hee;Noh, Sang-Gyun;Kim, Jong-Guk;Lee, Sang-Han;Lee, Jin-Man
Journal of Life Science
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v.18
no.4
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pp.556-564
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2008
Response surface methodology was used to monitor the optimization of fermentation conditions for red ginseng wine. A central composite design was applied to investigate the effects of independent variables, fermentation temperature ($X_1$), fermentation time ($X_2$) and initial pH ($X_3$) on dependent variables, physicochemical characteristics and effective ingredients. Alcohol and total sugar content were significantly affected both by fermentation temperature and time. Crude saponin content was greatly affected by fermentation time, and pH was significantly affected by initial pH. Fermentation time and initial pH had a greater effect on ginsenoside content than fermentation temperature. Ginsenoside content increased along with fermentation time and initial pH. We elicited a regression formula for each variable, and superimposed the total optimum points of fermentation conditions for physicochemical characteristics and the effective constituents. The predicted values at the optimum fermentation conditions were at $21{\sim}27^{\circ}C$ for $15{\sim}20$ day in initial pH $4.6{\sim}5.2$.
Kim, Ju-ho;Heo, Hee-Soo;Jung, Jee-weon;Shim, Hye-jin;Kim, Seung-Bin;Yu, Ha-Jin
The Journal of the Acoustical Society of Korea
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v.38
no.5
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pp.593-600
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2019
The similarity in tones between speakers can lower the performance of speaker verification. To improve the performance of speaker verification systems, we propose a multi-task learning technique using deep neural network to learn speaker information and age information. Multi-task learning can improve generalization performances, because it helps deep neural networks to prevent hidden layers from overfitting into one task. However, we found in experiments that learning of age information does not work well in the process of learning the deep neural network. In order to improve the learning, we propose a method to dynamically change the objective function weights of speaker identification and age estimation in the learning process. Results show the equal error rate based on RSR2015 evaluation data set, 6.91 % for the speaker verification system without using age information, 6.77 % using age information only, and 4.73 % using age information when weight change technique was applied.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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