Guilbert Stephane;Gontard Nathalie;Morel Marie Helene
Proceedings of the Polymer Society of Korea Conference
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2006.10a
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pp.357-357
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2006
Many industrial sources of proteins can be used as raw materials to produce films, molded materials, and various hollow items either by "casting" techniques or by "thermoplastic processing". Combining proteins with natural fibbers, paper or biodegradable polyesters is very promising to form biodegradable composites witch take advantage of the barrier and mechanical properties of each component. Using nano-fillers to form nanocomposites has also been shown to be interesting to improve properties. Production, with low transformation cost, of protein based materials to form biodegradable materials with controlled functional properties for food uses, medical uses, packaging, agriculture, controlled release systems, etc. is discussed.
This paper proposes an efficient matching algorithm based on ASIFT (Affine Scale-Invariant Feature Transform) which is fully invariant to affine transformation. In our approach, we proposed a method of reducing similar measure matching cost and the number of outliers. First, we combined the Manhattan and Chessboard metrics replacing the Euclidean metric by a linear combination for measuring the similarity of keypoints. These two metrics are simple but really efficient. Using our method the computation time for matching step was saved and also the number of correct matches was increased. By applying an Optimized Random Sampling Algorithm (ORSA), we can remove most of the outlier matches to make the result meaningful. This method was experimented on various combinations of affine transform. The experimental result shows that our method is superior to SIFT and ASIFT.
Precise image-to-image registration is required to process multi-sensor data together. The purpose of this paper is to develop an algorithm that register between high-resolution optical and SAR images using linear features. As a pre-processing step, initial alignment was fulfilled using manually selected tie points to remove any dislocations caused by scale difference, rotation, and translation of images. Canny edge operator was applied to both images to extract linear features. These features were used to design a cost function that finds matching points based on their similarity. Outliers having larger geometric differences than general matching points were eliminated. The remaining points were used to construct a new transformation model, which was combined the piecewise linear function with the global affine transformation, and applied to increase the accuracy of geometric correction.
This paper handles the design and implementation of the system for transforming the XML document bated on XML Schema being different in syntax but similar in logic, with using structured differences analysis. In the system, the merge data is generated from the source and destination documents by utilizing data registry and structured differences analysis, and then XML document is generated from the generated merge data. The XML document transformation system is designed that transformation process to the present application system from the different application system gains advantage in the aspect of time, cost, and reliability. The implementation environment of the system is that it is run on IBM compatible PC and it is developed using the software of visual basic 6.0 with the Platform of Windows 2000.
In this study, a new recentering friction device (RFD) to retrofit steel moment frame structures is introduced. The device provides both self-centering and energy dissipation capabilities for the retrofitted structure. A hybrid performance-based seismic design procedure considering multiple limit states is proposed for designing the device and the retrofitted structure. The design of the RFD is achieved by modifying the conventional performance-based seismic design (PBSD) procedure using computational intelligence techniques, namely, genetic algorithm (GA) and artificial neural network (ANN). Numerous nonlinear time-history response analyses (NLTHAs) are conducted on multi-degree of freedom (MDOF) and single-degree of freedom (SDOF) systems to train and validate the ANN to achieve high prediction accuracy. The proposed procedure and the new RFD are assessed using 2D and 3D models globally and locally. Globally, the effectiveness of the proposed device is assessed by conducting NLTHAs to check the maximum inter-story drift ratio (MIDR). Seismic fragilities of the retrofitted models are investigated by constructing fragility curves of the models for different limit states. After that, seismic life cycle cost (LCC) is estimated for the models with and without the retrofit. Locally, the stress concentration at the contact point of the RFD and the existing steel frame is checked being within acceptable limits using finite element modeling (FEM). The RFD showed its effectiveness in minimizing MIDR and eliminating residual drift for low to mid-rise steel frames models tested. GA and ANN proved to be crucial integrated parts in the modified PBSD to achieve the required seismic performance at different limit states with reasonable computational cost. ANN showed a very high prediction accuracy for transformation between MDOF and SDOF systems. Also, the proposed retrofit showed its efficiency in enhancing the seismic fragility and reducing the LCC significantly compared to the un-retrofitted models.
In an industrial Era, OJT(On-the-Job Training) has been accepted as the field learning. But in a breaking up era, traditional field training needs to change and make an evolutionary model. Also, we need to make evolutionary model for various changing ways and means and need means to maximize the transformation of learning by operating learning organization. In knowledge based society, as people work and learn new knowledge in order to pass the experience knowledge and capabilities, they are not the traditional relationship between trainer and trainee but maximize work and learning, development and performance through several different ways. So, the study about new learning model is needed because the learning is creating the value and makes low cost and high efficiency about the elements of cost and time. We study the evolutionary model, OJF(On-the-Job Facilitating) - new learning methodology - through operating learning organization in S Electronics and its application practices.
International conference on construction engineering and project management
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2020.12a
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pp.103-113
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2020
The construction industry is undergoing a digital transformation in which Building Information Modelling (BIM) is a key technology. The potential of BIM in several areas such as design optimization, time management, cost management, and asset management/facility management (AM/FM) is widely acknowledged by the AECO (Architecture, Engineering, Construction, and Operation) industry around the world. However, BIM implementation in construction projects is faced with problems such as project delay and cost overruns. The lack of identification of risks in BIM projects and standard guidelines on mitigation techniques furthers poor performance, dissatisfaction, and disputes between employers and project participants, which results in low BIM adoption rates. Therefore, the objective of this paper is to identify the potential risks in BIM implementation under the primary categories - (1) technical, (2) contractual, (3) management-related, and (4) personnel-related risks in BIM projects and present solutions to reduce, manage, and mitigate risks. To meet the objective of this paper, a survey was designed and conducted in the Hong Kong construction industry in which over 140 respondents from different disciplines, with experience in BIM projects, have participated. Based on the analysis of the survey data, the most severe and frequently occurring BIM risks and their potential mitigation strategies were identified and discussed in this paper.
Rita E. Ampiaw;Muhammad Yaqub;Changyeon Woo;Wontae Lee
Membrane and Water Treatment
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v.14
no.4
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pp.181-189
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2023
The Covid-19 pandemic has increased demand for chlorine-based sanitizing solutions, most of which contain hypochlorous acid (HOCl) as an active agent. Free chlorine (HOCl) in these sanitizers is crucial for their efficacy. Disposable test strips are affordable and convenient tools for determining various qualitative and quantitative parameters. In this study, disposable opto-chemical test strips were developed by physically immobilizing 3,3',5,5'-tetramethylbenzidine (TMB) and o-dianisidine (o-D) reagents on chromatography and filter paper-based test strips for the visualization and detection of free chlorine in the form of HOCl. The reagents undergo a rapid color change upon reaction with chlorine through a redox reaction. The paper-based test strips showed rapid color change within a minute and a low sample volume requirement (1 ml). This portable, disposable paper-based test strip is a simple and cost-effective way to rapidly detect the presence of HOCl sanitizers for home and field applications. Both TMB and o-D successfully detected chlorine. Chromatography paper proved to be the more efficient option among the two papers used as substrates for the reagents (TMB and o-D). It exhibited high retention capacity and high performance in terms of color transformation when reacting with HOCl, even after two months of storage.
Molecular farming is production of pharmaceutically and industrially important proteins in plants. Plants and plant cell culture systems have been used as bio-factory to produce recombinant proteins such as monoclonal antibodies, enzymes, vaccines, hormones, interleukins, commercial enzymes and etc. The terms molecular farming, biofarming, molecular pharming, phytomanufacturing, recombinant or plant-made industrials, planta-pharma, plant bioreactors, plant biofactory, and pharmaceutical gardening are used interchangeably. Molecular farming can provide safe and inexpensive pharmaceutical proteins as well as commercial ones. In spite of several advantages of molecular farming such as safety and inexpensive cost, there are also a couple of drawbacks in the existing technology. One of them is low expression level of target gene in plants, which has been improved by optimizing gene-based codon usage, screening of strong promoters, expression of transcription factors, subcellular targeting of target proteins, chloroplast transformation, and transient expression using viral expression system (magnifection). Some plant-based commercial proteins have already been in markets and more than twenty plant-based pharmaceuticals have been in clinical trials, from that we can expect that several plant-based pharmaceutical proteins will be seen in the markets in the near future.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.12
no.4
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pp.373-379
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2019
In this study, image-based flock monitoring and density evaluation were conducted for broiler chicks welfare. Image data were captured by using a mono camera and region of broiler chicks in the image was detected using converting to HSV color model, thresholding, and clustering with filtering. The results show that region detection was performed with 5% relative error and 0.81 IoU on average. The detected region was corrected to the actual region by projection into ground using coordinate transformation between camera and real-world. The flock density of broiler chicks was estimated using the corrected actual region, and it was observed with an average of 80%. The developed algorithm can be applied to the broiler chicks house through enhancing accuracy of region detection and low-cost system configuration.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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