Kim, Young-Geel;Myung, Geum-Og;Yih, Won-Ho;Shin, Yoon-Keun
ALGAE
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제19권2호
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pp.145-148
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2004
As a result of the 2-year monthly monitoring of the phytoplankton community at 3 stations in Mankyeong Estuary, Korea, we learned that cyan bacterial species of the genus Anabaena occurred at most sampling points with huge salinity differences (0.1-32.5 psu). We isolated several clones of Anabaena spp. from the monitoring stations, and screen out two euryhaline and nitrogen-fixing Anabaena clones, CB-MAL21 and CB-MAL22. The two clones were grown under various environmental gradients such as temperature (20, 30, 35 and 40$^{\circ}C$), salinity (0, 2, 5, 15 and 30psu), and $PO_4^{3-}$-P concentration (0, 1.6, 8.0, 40 and 200 ${\mu}M$M). Growth of CB-MAL21 and CB-MAL22 was measured by daily monitoring of chlorophyll fluorescence from each experimental culture for more than three serial transfers. Both the two experimental clones did not grow at 0psu. Maximal growth rates of the two clones were markedly reduced at lower $PO_4^{3-}$-P concentrations showing negligible growth at 0 and 1.6 ${\mu}M$M. However, growth of CB-MAL21 was not affected by low $NO_3^--$ concentration in culture media, showing the nitrogen-fixing ability. Maximum biomass yields of the two clones decreased dramatically at 35 and 40$^{\circ}C$. Optimal growth conditions for the two experimental clones were determined to be 20-30$^{\circ}C$, 40 ${\mu}M$M $PO_4^{3-}$-P, and wide salinity range from 5.0 to over 30psu. Best growth of CB-MAL21 was shown at (20$^{\circ}C$-15psu), which is less saline and cooler condition than those (i.e., 30$^{\circ}C$-30psu) for the best growth of CB-MAL22. The euryhaline and nitrogen-fixing CB-MAL21 strain thus can be a candidate laboratory culture for the future cyan bacterial marine biotechnology in temperate coastal waters.
최근 원격교육, 디지털 콘텐츠 및 IPTV를 포함한 멀티미디어 데이터를 다수의 수신자들에게 멀티캐스트 전송기술을 이용하여 전송하는 방법들에 대한 논의가 활발히 이루어지고 있다. 이를 위하여 크게 소스기반의 트리 구성과 센터 기반의 트리 구성 방식의 프로토콜이 제안되고 있으며, 특히 센터 기반의 트리 구성시 RP (Rendezvous Point) 라우터를 선정하기 위한 여러가지 알고리즘들이 제안되었다. 주요 알고리즘들에서는 RP와 멤버들사이의 최대거리, 평균거리 및 예측거리 등의 measure를 이용하여 이의 값들을 최소화하는 라우터를RP로 지정한다. 본 논문에서는 메시 네트워크 하에서 소스 및 멤버들이 랜덤하게 지정되는 상황을 가정하는 경우 효율적인 RP 선정 알고리즘을 제안한다.
NOMA (Non-orthogonal multiple access) 시스템은 스펙트럼 효율이 높기 때문에 제5세대 이동통신 방식에서 다중화 방식으로 채택이 매우 유력하다. 본 논문에서는 사용자를 릴레이로 채택한 협동 NOMA 시스템에서 오수신율을 최소화하기 위한 최적의 전력 할당 방법에 관하여 연구하였다. 먼저 릴레이 사용자 및 선택 결합을 갖는 목적지 사용자의 오수신율을 유도한 후, 이를 바탕으로 협동 NOMA 시스템의 오수신율을 유도하였다. 해석적으로 유도한 결과는 Monte Carlo 시뮬레이션한 결과로 입증하였다. 유도한 시스템의 오수신율은 Convex 함수가 되기 때문에, 오수신율을 최저로 하는 전력할당 값을 최적의 전력할당 계수로 구하였다. 수치적인 계산 결과 목적지 사용자가 요구하는 전송용량이 커질수록 최적의 전력할당 계수가 증가하는 것을 알 수 있었다. 그리고 목적지 사용자의 전송용량이 고정된 경우, 릴레이 사용자가 요구하는 전송용량이 증가할수록 최적의 전력 할당계수는 감소하였다.
본 논문에서는 3GPP의 LTE시스템에서 자동화기술 중의 하나인 기지국 구성 자동 설정 (Self-Optimization)을 위한 하드 핸드오버 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 먼저 주변 셀로부터의 수신신호세기와 X2인터페이스를 통해 eNB(evolved Node-B)간의 정보 교환으로 수집된 후보 목표 셀들의 셀 부하 정보를 이용하여, 최적의 목표 셀을 선택하는 혼합형 목표 셀 선택방식과 핸드오버 성능에 영향을 주는 다양한 환경 요소들의 비용함수들에 의해서 최적의 핸드오버 히스테리시스(Hysteresis) 값을 선택하는 다중 요소 기반 능동 히스테리시스 방식으로 구성되어 있다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 핸드오버 성능에 영향을 주는 요소들에 대한 정보를 바탕으로 LTE시스템에서의 기지국 운용 자동 최적화을 위한 최적화된 목표 셀과 히스테리시스 값을 선택하는 동작을 수행함으로써 핸드오버의 가장 중요한 성능인 핸드오버 실패율과 부하균형 측면에서 우수한 성능을 얻게 한다.
Given a tree network on which each node has its own demand and also stands for a candidate location of a potential facility. such as plant or warehouse, the f-median problem on the network (PMPOT) is to select less than or equal to P number of facility locations so that the whole demand on a node is satisfied from only one facility and the total demand occurred on the network can be satisfied from those facilities with the minimum total cost, where the total cost Is the sum of transportation costs and the fixed costs of establishing facilities. Tamir(1996) developed an O(p n$^2$) algorithm for PMPOT which is known to be the best algorithm In terms of the time complexity, where n is the number of nodes in the network, but he didn't make any comments or explanation about implementation details for finding the optimal solution. In contrast to Tamir's work, Kariv and Hakimi(1979) developed O(p$^2$n$^2$) algorithm for PMPOT and presented O(n$^2$) algorithm for finding the optimal solution in detail. In this paper, we not only develop another O(p n$^2$) dynamic programming algorithm for PMPOT that is competitive to Tamir's algorithm in terms of the time complexity, but also present O(n) algorithm that is more efficient than kariv and Hakimi's algorithm in finding the optimal solution. finally, we implement our algorithm on a set of randomly generated problems and report the computational results.
In this study, a novel microalgal strain, Desmodesmus sp. KAERI-NJ5, was isolated, identified, and evaluated as a candidate for biodiesel feedstock. In a preliminary study, the effects of four general microalgal growth factors, including temperature, pH, light intensity, and concentration of nitrogen source ($KNO_3$), on the microalgal photoautotrophic growth were evaluated. With the exception of light intensity, the growth factors needed to be optimized for the microalgal biomass production. Optimization was done using response surface methodology. The optimal conditions for biomass production were pH 6.54, $27.66^{\circ}C$, and 0.52 g/l $KNO_3$. The biomass production at the optimal conditions was 1.55 g/l, which correlated well with the predicted value of 1.5 g/l. The total lipid and fatty acid methyl ester contents of the cells grown at the optimal conditions were 49% and 21.2% of cell dry weight, respectively. To increase the lipid content of the biomass, microalgae were challenged by nitrogen starvation. Enhancement of total lipid and fatty acid content up to 52.02% and 49%, respectively, were observed. Lipid analysis of the nitrogen-starved cells revealed that C16 and C18 species accounted for 95.9% of the total fatty acids. Among them, palmitic acid (46.17%) and oleic acid (39.43%) dominantly constituted the algal fatty acids. These results suggest Desmodesmus sp. KAERI-NJ5 as a promising feedstock for biodiesel production.
Image matching is fundamental process in photogrammetry and computer vision to identify and to measure corresponding features on the multiple images. Uniqueness of the matching entities and robustness of the algorithm are the key issues that have influence on quality of the matching result. The optimal solution could be obtained by utilizing appropriate matching entities in the first place. In this study, candidate matching points were extracted by interest operator, and an area-based matching method was applied with characteristics of the gray value distribution as the matching entities. The characteristic information is based on the concept of "intrinsic image" (or parameter image). The information was utilized as additional and/or complementary matching entities. Matching on interest points with the characteristic information resulted in high quality of matching because matching windows were created with surrounding pixels of the interest points that contain distinct and unique features. The experiment shows that matching quality and reliability increase by exploiting interest operator, and the characteristic information has potential to be matching entity.
Ionic Polymer Metal Composite (IPMC) is an electroactive polymer (EAP) and a promising candidate actuator for various potential applications mainly due to its flexible, low voltage/power requirements, small and compact design, and lack of moving parts. Although widely used in industry, this material requires accurate numerical models and knowledge of optimal control methods. This paper presents State-Dependent Riccati Equation (SDRE) approach as one of rapidly emerging methodologies for designing nonlinear controllers. Additionally, the present paper describes a novel method of Multi HGO Observer design. In the proposed design, the calculated position of the IPMC strip accurately tracks the target position, which is illustrated by the experiments. Numerical results and comparison with experimental data are presented and the effectiveness of the proposed control strategy is verified in experiments.
This paper presents a new method that can solve the integrated problem of combined location routing and inventory problem (CLRIP) efficiently. The CLRIP is used to establish facilities from several candidate depots, to find the optimal set of vehicle routes, and to determine the inventory policy in order to minimize the total system cost. We propose a mathematical model for the CLRIP with budget constrained. Because this model is a nonpolynomial (NP) problem, we propose a endosymbiotic evolutionary algorithm (EEA) which is a kind of symbiotic evolutionary algorithm (SEA). The heuristic method is used to obtaining the initial solutions for the EEA. The experimental results show that EEA perform very well compared to the existing heuristic methods with considering inventory control decisions.
This vehicle scheduling problem with multiple depots and multiple vehicle types (VMM) is to determine the optimal vehicle routes to minimize the total travel costs. The object of this paper is to develope an exact algorithm for the VMM. In this paper the VMM is transformed into a mathematical model of the vehicle problem with multiple depots. Then an efficient branch and bound algorithm is developed to obtain an exact solution for this model. In order to enhance the efficiency, this algorithm emphasizes the follows; First, a heuristic algorithm is developed to get a good initial upper bound. Second, an primal-dual approach is used to solve subproblems which are called the quasi-assignment problem, formed by branching strategy is presented to reduce the number of the candidate subproblems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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