Five parents and their 10 $F_1$ crosses of maize (Zea mays L.) were tested by means of diallel analysis for the inheritance of peroxidase activity following Puccinia sorghi rust infection. Peroxidase activity was measured at day zero and at 2 days and 8 days after inoculation. Peroxidase activity was increased significantly by P. sorghi infection in all 15 genotypes after 8 days, but not after 2 days. Highly significant differences in peroxidase activity were detected among the 15 genotypes. The highly genera] resistant inbred, CM105, and its hybrids showed exceptionally high peroxidase activity in both healthy and infected plants. However, another highly resistant inbred, Oh545, showed exceptionally low peroxidase activity. Significant general combining ability (GCA) and specific combining ability (SCA) means quares were detected for peroxidase activity independent of disease. GCA mean spuares, however, were consistently a major contiribution to the inheritance of peroxidase activity in the infected plants whereas SCA men square contributions were minor. Rust resistant maize plants controlling mongenic dominant $Rp_1^d$gene showed stronger peroxidase reroxidase responses than their susceptible counterparts in the gel electrophoresis and densiometric tracings. The increased peroxidase activity occurred in both major leaf peroxidases, $Px_3\;and\; Px_7$.
The rapid increase of wildlife passage installation since the late 2000s was aimed to reduce roadkill caused by habitat fragmentation and losses related to road construction, but wildlife-vehicle collisions are now still occurred even near the wildlife passage area. This is the reason that the effectiveness of wildlife passage have not been evaluated in combination with absence of monitoring data and management strategy of the wildlife passage. The AHP method are used, in this study, to identify the evaluation factors affecting the effectiveness of the present 367 wildlife passages in a mitigation measures to reduce road effects on wildlife species. Ten evaluation factors are derived from third levels in the AHP analysis. Priority setting to identify appropriate management strategies in first level is selected among four second levels on facility, environment, wildlife species and management tool. The AHP analysis suggested that neighboring environments are the most important factor at the second level, and passage structure, harmony with natural surroundings, wildlife occurrence and monitoring of the passage are also important factors at the third levels. In summary, effective measurements of wildlife passage management is based on managing the passage with neighboring topography and natural surrounding. This is useful to establish wildlife passage management strategy in order to reduce the negative effects of roads on wildlife species.
The purpose of this study is to investigate the landscape image and visual preference for ridges of the Seongpanak district at Mt. Hallasan. For this, the evaluation of the artificial and natural landscape is compared through the medium of color slides. Data is analyzed through the descriptive statistics and spatial image is analyzed by factor analysis algorithm. Principle component analysis and Varimax Method are applied to extraction and factor rotation respectively. The results of this study can be summarized as follows : General visual imagesthe Seongpanak district at Mt. Hallasan are clean, beautiful and attractive. The degree of visual preference increased commensurately with the lower rate of artificial factors. Landscape Factors covering the spatial image are found to be 'aesthetic value', 'spatial scale', 'natural quality', and 'topography' factor, which account for 57.6% of the total variants. The aesthetic value variable is the most important factor in visual preference and the unnatural factors are found to present negative elements with visual preference.
Journal of Nuclear Fuel Cycle and Waste Technology(JNFCWT)
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v.2
no.1
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pp.77-85
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2004
Regulations and guidelines for radioactive waste disposal require detailed information about the characteristics of radioactive waste drums prior to transport to the disposal sites. However, estimation of radionuclide concentrations in the drummed radioactive waste is difficult and unreliable. In order to overcome this difficulty, scaling factor (SF) method has been used to assess the activities of radionuclides, which could not be directly analyzed. A radioactive waste assay system has been operated at Korean nuclear power plant (KORI site) since 1996 and consolidated SF concept has played a dominant role in the determination of radionuclide concentrations. However, SFs are somewhat dispersive and limited in KORI site. Therefore establishment of the assay system using more improved SFs is planned and progressed. In this paper, the scope of research is briefly introduced. For the selection of more reliable activity determination method, the accuracy of predicted SF values for each activity determination method is compared. From the comparison of each activity determination method, it is recommended that SF determination method should be changed from the arithmetic mean to the geometrical mean for more reliable estimation of radionuclide activity. Arithmetic mean method and geometric mean method are compared based on the data set in KORI system. And, this change of SF determination method will prevent an inordinate over-estimation of radionuclide inventory in radwaste drum.
Human Tissue factor is an essential enzyme activator that forms a catalytic complex with factor VII/ VIIa, and catalyzes both the extrinsic and intrinsic blood coagulation cascades. The extracellular domain of human tissue factor is responsible for association with the biological partner. The efficient procedures for preparing biologically active human tissue factor are essential for the preclinical and clinical studies with coaguligands. An expression vector in Escherichia coli has been constructed to direct the production of extracellular human tissue factor without a fusion protein or a $His_6$ at the N-terminus. The recombinant human tissue factor was expressed in large amounts as a non-native state in E. coli. The recombinant protein was simply renatured during the DEAE-sephacel chromatographic purification procedure. Our expression and purification system does not require a protease treatment or an additional chromatographic step to remove a fusion contaminant, which provides a very useful alternative to conventional expression systems for the production of human tissue factor.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.38
no.4
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pp.621-625
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2018
This paper proposes a method for bridge damage factor recognition from inspection reports using deep learning. Bridge inspection reports contains inspection results including identified damages and causal analysis results. However, collecting such information from inspection reports manually is limited due to their considerable amount. Therefore, this paper proposes a model for recognizing bridge damage factor from inspection reports applying Named Entity Recognition (NER) using deep learning. Named Entity Recognition, Word Embedding, Recurrent Neural Network, one of deep learning methods, were applied to construct the proposed model. Experimental results showed that the proposed model has abilities to 1) recognize damage and damage factor included in a training data, 2) distinguish a specific word as a damage or a damage factor, depending on its context, and 3) recognize new damage words not included in a training data.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.3
no.2
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pp.37-47
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2000
Since 1995, agropolitan cities have been created, in order to pursue the balanced development between urban cities and its surrounding rural counties. However, the inequality of regional level that was caused by indiscreet development has become the ever-serious problems recently. Therefore, this study aims to analyze regional characteristics and patterns for setting up the sustainable spatial planning. Firstly, the regional characteristics were summarized by five factors; development-oriented factor, agricultural factor, living environmental factor, rice growing, fruit gardening factor. The regional patterns were classified with five patterns using cluster analysis; orchard farming, farming of medium and small size, small stagnation, under urbanization, mixed urban-rural properties, and industry of southeastern seashore. Accuracy of the results by discrimination analysis showed that pattern II, V, and VI were confidence level of 100%, but the others had nearly 90% confidence level.
This study evaluates landslide susceptibility using statistical analysis by SVM (support vector machine) and the illite index of clay minerals extracted from ASTER(advanced spaceborne thermal emission and reflection radiometer) imagery which can be use to create mineralogical mapping. Landslide locations in the study area were identified from aerial photographs and field surveys. A GIS spatial database was compiled containing topographic maps (slope, aspect, curvature, distance to stream, and distance to road), maps of soil properties (thickness, material, topography, and drainage), maps of timber properties (diameter, age, and density), and an ASTER satellite imagery (illite index). The landslide susceptibility map was constructed through factor correlation using SVM to analyze the spatial database. Comparison of area under the curve values showed that using the illite index model provided landslide susceptibility maps that were 76.46% accurate, which compared favorably with 74.09% accuracy achieved without them.
As calculation of R factor value in the Universal Soil-Loss Equation is tedious, a new simple method (IAS Index) to approximate the R factor value is proposed. Although the several methods have been tested to get R value, no one fits our conditions. IAS Index is simply calculated by summing up the amount of rainfall over two months with maximum $EI_{30}$ values. The Index is highly correlated to $EI_{30}$ value in western part of peninsular. The difference is less than 10% between $EI_{30}$ value and IAS Index. Therefore, R factor can be estimated from IAS index, summing up the rainfall amount of June and August in this region. However, IAS Index works poorly in other region, especially, eastern coastal side. The large difference may be partly due to side distribution of $EI_{30}$ value, which means no special $EI_{30}$ peaks during heavy rainy months. In this case, IAS Index is not applicable directly.
Plant have developed sophisticated defence mechanisms against microbial pathogens. The recent accumulated information allow us to understand the nature of plant immune responses followed by recognition of microbial factors/determinants through cutting-edge genomics and multi-omics techniques. However, the practical approaches to sustain plant health using enhancement of plant immunity is yet to be fully appreciated. Here, we overviewed the general concept and representative examples on the plant immunity. The fungal, bacterial, and viral determinants that was previously reported as the triggers of plant immune responses are introduced and described as the potential protocol of biological control. Specifically, the role of chitin, glucan, lipopolysaccharides/extracellular polysaccharides, microbe/pathogen-associated molecular pattern, antibiotics, mimic-phytohormones, N-acyl homoserine lactone, harpin, vitamins, and volatile organic compounds are considered. We hope that this review stimulates scientific community and farmers to broaden their knowledge on the microbial determinant-based biological control and to apply the technology on the integrated pest management program.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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