Non-reactor nuclear facilities are increasing remarkably in Korea combined with advanced technologies such as life and space engineering, and the diversification of the nuclear industry. However, the absence of a basic classification guideline related to the design of non-reactor nuclear facilities has created confusion whenever related projects are carried out. In this paper, related domestic and international technical guidelines are reviewed to present the classification criteria of non-reactor nuclear facilities in Korea. Based on these criteria, the classification of structures, systems and components (SSCs) for safety controls is presented. Using the presented classification criteria, classification of a hot cell facility, a representative non-reactor nuclear facility, was performed. As a result of the classification, the hot cell facility is classified as the hazard category 3, accordingly, the safety class was classified as non-nuclear safety, the seismic category as non-seismic (RW-IIb), and the quality class as manufacturers' standards (S).
The quality of side scan sonar images is determined by the frequency of a sonar. A side scan sonar with a low frequency creates low-quality images. One of the factors that lead to low quality is a high-level noise. The noise is occurred by the underwater environment such as equipment noise, signal interference and so on. In addition, in order to compensate for the transmission loss of sonar signals, the received signal is recovered by TVG (Time-Varied Gain), and consequently the side scan sonar images contain non-homogeneous noise which is opposite to optic images whose noise is assumed as homogeneous noise. In this paper, the SSCS (Structural Sparsity based Compressive Sensing) is proposed for removing non-homogeneous noise. The algorithm incorporates both local and non-local models in a structural feature domain so that it guarantees the sparsity and enhances the property of non-local self-similarity. Moreover, the non-local model is corrected in consideration of non-homogeneity of noises. Various experimental results show that the proposed algorithm is superior to existing method.
Kim, Yong-Hee;Kim, Byung-Gak;Lee, Yong-An;Kim, Bang-Jin;Kim, Ki-Jung;Lee, Myeung-Sik;Im, Gi-Sun;Ryu, Buom-Yong
Reproductive and Developmental Biology
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v.33
no.3
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pp.171-177
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2009
Spermatogonial stem cells(SSCs) only are responsible for the generation of progeny and for the transmission of genetic information to the next generation in male. Other in vitro studies have cultured SSCs for proliferation, differentiation, and genetic modification in mouse and rat. Currently, information regarding in vitro culture of porcine Germline Stem Cell(GSC) such as gonocyte or SSC is limited and is in need of further studies. Therefore, in this study, we report development of a successful culture system for gonocytes of neonatal porcine testes. Testis cells were extracted from $10{\sim}14$-day-old pigs. These cells were harvested using enzymatic digestion, and the harvested cells were purified with combination of percoll, laminin, and gelatin selection techniques. The most effective culture system of porcine gonocytes was established through trial experiments which made a comparison between different feeder cells, medium, serum concentrations, temperatures, and $O_2$ tensions. Taken together, the optimal condition was established using C166 or Mouse Embryonic Fibroblast(MEF) feeder cell, Rat Serum Free Medium(RSFM), 0% serum concentration, $37^{\circ}C$ temperature, and $O_2$ 20% tension. Although we discovered the optimal culture condition for proliferation of porcine gonocytes, the gonocyte colonies ceased to expand after one month. These results suggest inadequate acquirement of ingredients essential for long term culture of porcine GSCs. Consequently, further study should be conducted to establish a successful long-term culture system for porcine GSCs by introducing various growth factors or nutrients.
Currently, the systems for culturing buffalo spermatogonial stem cells (SSCs) in vitro are varied, and their effects are still inconclusive. In this study, we compared the effects of culture systems with undefined (foetal bovine serum) and defined (KnockOut Serum Replacement) materials on the in vitro culture of buffalo SSC-like cells. Significantly more DDX4- and UCHL1-positive cells (cultured for 2 days at passage 2) were observed in the defined materials culture system than in the undefined materials system (p < 0.01), and these cells were maintained for a longer period than those in the culture system with undefined materials (10 days vs. 6 days). Furthermore, NANOS2 (p < 0.05), DDX4 (p < 0.01) and UCHL1 (p < 0.05) were expressed at significantly higher levels in the culture system with defined materials than in that with undefined materials. Induction with retinoic acid was used to verify that the cultured cells maintained SSC characteristics, revealing an SCP3+ subset in the cells cultured in the defined materials system. The expression levels of Stra8 (p < 0.05) and Rec8 (p < 0.01) were significantly increased, and the expression levels of ZBTB16 (p < 0.01) and DDX4 (p < 0.05) were significantly decreased. These findings provided a clearer research platform for exploring the mechanism of buffalo SSCs in vitro.
Molecular genetic markers were used to detect chromosomal regions which contain economically important traits such as growth, carcass, and meat quality traits in pigs. A three generation resource population was constructed from a cross between Korean native boars and Landrace sows. A total of 240 F2 animals from intercross of F1 was produced. Phenotypic data on 17 traits, birth weight, body weights at 3, 5, 12, and 30 weeks of age, teat number, carcass weight, backfat thickness, body fat, backbone number, muscle pH, meat color, drip loss, cooking loss, water holding capacity, shear force, and intramuscular fat content were collected for F2 animals. Animals including grandparents (F0), parents (F1), and offspring (F2) were genotyped for 80 microsatellite markers covering from chromosome 1 to 10. Least squares regression interval mapping was used for quantitative trait loci (QTL) identification. Significance thresholds were determined by permutation tests. A total of 10 QTL were detected at 5% chromosome-wide significance levels for growth traits on SSCs 2, 4, 5, 6, and 8.
Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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2000.11c
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pp.560-568
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2000
The aims of this research were to investigate the preprocessing effect of spectrum data on prediction performance and to develop a robust model to predict SSC in intact apple. Spectrum data of 320 Fuji apples were measured with the on-line transmittance measurement system at the wavelength range of 550∼1100nm. Preprocess methods adopted for the tests were Savitzky Golay, MSC, SNV, first derivative and OSC. Several combinations of those methods were applied to the raw spectrum data set to investigate the relative effect of each method on the performance of the calibration model. PLS method was used to regress the preprocessed data set and the SSCs of samples, and the cross-validation was to select the optimal number of PLS factors. Smoothing and scattering corection were essential in increasing the prediction performance of PLS regression model and the OSC contributed to reduction of the number of PLS factors. The first derivative resulted in unfavorable effect on the prediction performance. MSC and SNV showed similar effect. A robust calibration model could be developed by the preprocessing combination of Savitzky Golay smoothing, MSC and OSC, which resulted in SEP= 0.507, bias=0.032 and R$^2$=0.8823.
Korean utility has utilized a Periodic Safety Review (PSR) that assesses the cumulative effects of plant aging, modifications, operating experience, technical developments, and site characteristics since 2000. In particular, the assessment and management of plant aging is one of the major areas in PSR. It includes identification of critical Systems, Structures, and Components (SSCs) for aging, assessment of aging effects, and implementation of aging management programs. Since the PSR system was introduced based on the atomic energy acts and related laws, PSRs of eight sets for 12 Nuclear Power Plants (NPPs) that have been operating more than 10 years have been completed. PSRs of two sets for 4 NPPs are currently being carried out. The utility has confirmed that domestic NPPs have been operated safely through these PSRs and have implemented the follow-up corrective activities to increase the nuclear safety. In this paper, the status of PSR implementation is discussed and improvement programs to conduct PSR follow-up corrective activities efficiently for NPPs are suggested based on experiences with aging assessments.
This paper presents a vital area identification (VAI) method based on the current fault tree analysis (FTA) and probabilistic safety assessment (PSA) techniques for the physical protection of nuclear power plants. A structured framework of a top event prevention set analysis (TEPA) application to the VAI of nuclear power plants is also delineated. One of the important processes for physical protection in a nuclear power plant is VAI that is a process for identifying areas containing nuclear materials, structures, systems or components (SSCs) to be protected from sabotage, which could directly or indirectly lead to core damage and unacceptable radiological consequences. A software VIP (Vital area Identification Package based on the PSA method) is being developed by KAERI for the VAI of nuclear power plants. Furthermore, the KAERI fault tree solver FTREX (Fault Tree Reliability Evaluation eXpert) is specialized for the VIP to generate the candidates of the vital areas. FTREX can generate numerous MCSs for a huge fault tree with the lowest truncation limit and all possible prevention sets.
This paper proposes a data-driven methodology for online early damage identification under changing environmental conditions. The proposed method relies on two data analysis methods: feature-based method and hybrid principal component analysis (PCA) and kernel PCA to separate damage from environmental influences. First, spectral sub-band features, namely, spectral sub-band centroids (SSCs) and log spectral sub-band energies (LSSEs), are proposed as damage-sensitive features to extract damage information from measured structural responses. Second, hybrid modeling by integrating PCA and kernel PCA is performed on the spectral sub-band feature matrix for data normalization to extract both linear and nonlinear features for nonlinear procedure monitoring. After feature normalization, suppressing environmental effects, the control charts (Hotelling T2 and SPE statistics) is implemented to novelty detection and distinguish damage in structures. The hybrid PCA-KPCA technique is compared to KPCA by applying support vector machine (SVM) to evaluate the effectiveness of its performance in detecting damage. The proposed method is verified through numerical and full-scale studies (a Bridge Health Monitoring (BHM) Benchmark Problem and a cable-stayed bridge in China). The results demonstrate that the proposed method can detect the structural damage accurately and reduce false alarms by suppressing the effects and interference of environmental variations.
This study was conducted to detect quantitative trait loci (QTL) for thirteen growth and meat quality traits in pigs by combing QTL experimental populations. Two F2 reference populations that were sired by Korea native pig (KNP) and dammed by Landrace (LN) or Yorkshire (YK) were generated to construct linkage maps using 123 genetic markers (mostly microsatellites) and to perform QTL analysis on porcine chromosomes (SSCs) 1, 2, 3, 6, 7, 8, 9, 11, 13, 14, and 15. A set of line-cross models was applied to detect QTL, and a series of lack-of-fit tests between the models was used to characterize inheritance mode of QTL. A total of 23, 11 and 19 QTL were detected at 5% chromosome-wise level for the data sets of KNP${\times}$LN, KNP${\times}$YK cross and joint sets of the two cross populations, respectively. With the joint data, two Mendelian expressed QTL for live weight and cooking loss were detected on SSC3 and SSC15 at 1% chromosome-wise level, respectively. Another Mendelian expressed QTL was detected for CIE a on SSC7 at 5% genome-wise level. Our results suggest that QTL analysis by combining data from two QTL populations increase power for QTL detection, which could provide more accurate genetic information in subsequent marker-assisted selection.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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