International Journal of Industrial Entomology and Biomaterials
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v.6
no.2
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pp.171-178
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2003
Four thermo-tolerant lines of silkworm, Bombyx mori, (L.) viz., A HT, B HT (Chinese type) and F HT, G HT (Japanese type) were evolved by utilizing the breeding resource material (identified from initial screening at a temperature of 31 ${\pm} 1^{\circ}C$ and relative humidity 85 ${\pm}$ 5%) through conventional breeding. These tolerant lines were crossed with productive breeds and forty four hybrids were evaluated on eight economic traits by the Multiple Trait Evaluation Index Method. Ten hybrids were short-listed based on the average evaluation index value larger than 50 for eight economic traits studied. The identified ten hybrids recorded higher index values (> 50) for most of the traits studied. Single hybrid G ${\times}$ CSR12 indicated average index value larger than 50 for six traits viz., pupation number (58), cocoon weight (67), shell weight (65), average filament length (74), raw silk % (69), reelability % (51) except for shell ratio % (41). The standard deviation of the cocoons in the above hybrid was 8.41 in the hybrid cocoon length and width measurement. However, two selected hybrids viz., A ${\times}$ CSR5 and G ${\times}$ CSR13 recorded average index value larger than 50 for all the traits viz., pupation number (57, 60), cocoon weight (50, 54), shell weight (56, 57), shell ratio percentage (59, 53), average filament length (55, 60), raw silk percentage (63, 67) and reelability percentage (53, 53). The standard deviation of the cocoons in the two selected hybrids viz., A ${\times}$ CSR5 and G ${\times}$ CSR13 was 8.41 and 8.06 respectively in the cocoon length and width measurement.
In this paper, we propose a sensory data combination method by a fuzzy number approach for multisensor data fusion. Generally, the weighting of one sensory data with respect to another is derived from measures of the relative reliabilities of the two sensory modules. But the relative weight of two sensory data can be approximately determined through human experiences or insufficient experimental data without difficulty. We represent these relative weight using appropriate fuzzy numbers as well as sensory data itself. Using the relative weight, which is subjective valuation, and a fuzzy-numbered sensor data, the fuzzy weighted average method is used for a representative sensory data. The manipulation and calculation of fuzzy numbers can be carried out using the Zadeh's extension principle which can be approximately implemented by the $\alpha$-cut representation of fuzzy numbers and interval analysis.
This study was conducted to investigate the effects of the synthesis method, melamine content, and GPC parameters (such as flow rate, column-detector temperature, and sample injection temperature) on the molecular weight of melamine-urea-formaldehyde (MUF) resins. Two different synthesis methods were employed. In the first method, MUF-A resins were synthesized by simultaneously reacting urea, formaldehyde, and melamine (5%, 10%, and 20%) using the reaction of alkaline-acid-alkaline steps under controlled temperature and viscosity. In the second method, MUF-B resins were synthesized by first reacting melamine at the same levels with formaldehyde and then by adding urea. The highest weight average molecular weight (Mw) of MUF-A resins was found at 10% melamine content when the flow rate was 0.3 and 0.8 ml/min; Mw decreased slightly at 20% melamine content. The results showed that Mw increased with an increase in the melamine content when the flow rate was 0.5 and 1.0 ml/min. In addition, Mw was the highest when the flow rate, column-detector temperature, and injection temperature were 0.3 ml/min, 50℃, and 25℃, respectively. On the contrary, MUF-B resins had greater Mw and number average molecular weight (Mn) than MUF-A resins. Overall, Mw and Mn increased as the melamine content increased. The optimal GPC parameter for MUF resins was determined as follows: a flow rate of 0.5 ml/min, a column-detector temperature of 50℃, and a sample injection temperature of 50℃.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.9
no.3
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pp.145-150
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2014
This paper presents an effective vision based method for LED traffic light detection at the daytime. First, the proposed method calculates horizontal coordinates to set region of interest (ROI) on input sequence images. Second, the proposed uses color segmentation method to extract region of green and red traffic light. Next, to classify traffic light and another noise, shape filter and haar-like feature value are used. Finally, temporal delay filter with weight is applied to remove blinking effect of LED traffic light, and state and weight of traffic light detection are used to classify types of traffic light. For simulations, the proposed method is implemented through Intel Core CPU with 2.80 GHz and 4 GB RAM, and tested on the urban and rural road video. Average detection rate of traffic light is 94.50 % and average recognition rate of traffic type is 90.24 %. Average computing time of the proposed method is 11 ms.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.14
no.3
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pp.1512-1518
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2013
Polycarbonates (PCs) with six different end capping agents were synthesized from melt polymerization. Chemical structure of the synthesized PC was determined by FT-IR spectroscopy. The average molecular weight and distribution, glass transition and thermal degradation temperatures were determined by GPC, DSC and TGA. Average molecular weight changed with the chemical structure of end capping agent, and 4-tert-butylphenol was estimated as the optimum end capping agent. The average molecular weights of PCs decreased with the concentration of the agent, the number average molecular weight was observed as 20,000 - 30,000 when 0.05-0.15 mol% of 4-tert-butylphenol added in PCs. The melt viscosities and glass transition temperature of the PCs decreased with molecular weight. The change for adding method of the agent affected on both the molecular weight distribution and decrease in power law index.
The purpose of this study was to examine the changes of body composition and heinz body blood component after 3 days rapid weight loss(5.16% of total body weight) through combined method with total food restriction and dehydration. The result were as follows: The average weight showed a significant difference between before and after rapid weight loss(p < .05). The percentage of body fat showed some decrease in average with $12.14{\pm}1.80\;(%)$ after weight decrement in an average of $12.68{\pm}1.69\;(%)$ before rapid weight loss, but the difference that noted did not show. The body fluid showed a significant difference between before and after rapid weight loss(p < .05). RDW, ESR, and Heinz body formation showed a significant increase after rapid weight loss. It was concluded that rapid weight loss techniques result in deleterious effects on body composition and red blood cell in middle school wrestler.
A new technology was introduced to the emulsion polymerization. It is the ultrasonic activation method which replaced a chemical initiator and the environmentally benign process. In this study, free radicals were produced by a pulse type ultrasound energy irradiation, then polystyrene latex was polymerized without chemical initiator. With ultrasonic energy density, the degree of polymerization, average molecular weight, and particle size were increased, but the polydispersity index for the molecular weight and the particle size were decreased. The optimum condition of emulsifier concentration and temperature was found to be 1.0 wt.% SDS and $40^{\circ}C$, respectively. As a result, the emulsion polymerization process without chemical initiator was proved to be comparable to common latex properties such as average molecular weight, molecular weight distribution, particle size, etc.
Model predictive control algorithm requires a relevant model of the system to be controlled. Unfortunately, the first principle model describing a polymerization reaction system has a large number of parameters to be estimated. Thus there is a need for the identification and control of a polymerization reactor system by using available input-output data. In this work, the polynomial auto-regressive moving average (ARMA) models are employed as the input-output model and combined into the nonlinear model predictive control algorithm based on the successive linearization method. Simulations are conducted to identify the continuous styrene polymerization reactor system. The input variables are the jacket inlet temperature and the feed flow rate whereas the output variables are the monomer conversion and the weight-average molecular weight. The polynomial ARMA models obtained by the system identification are used to control the monomer conversion and the weight-average molecular weight in a continuous styrene polymerization reactor It is demonstrated that the nonlinear model predictive controller based on the polynomial ARMA model tracks the step changes in the setpoint satisfactorily. In conclusion, the polynomial ARMA model is proven effective in controlling the continuous styrene polymerization reactor.
Kim, Taehee;Kim, Yoo-Keun;Shon, Zang-Ho;Jeong, Ju-Hee
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.32
no.5
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pp.513-525
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2016
To propose an effective ensemble methods in predicting $PM_{10}$ concentration, six experiments were designed by different ensemble average methods (e.g., non-weighted, single weighted, and cluster weighted methods). The single weighted method was calculated the weighted value using both multiple regression analysis and singular value decomposition and the cluster weighted method was estimated the weighted value based on temperature, relative humidity, and wind component using multiple regression analysis. The effects of ensemble average methods were significantly better in weighted average than non-weight. The results of ensemble experiments using weighted average methods were distinguished according to methods calculating the weighted value. The single weighted average method using multiple regression analysis showed the highest accuracy for hourly $PM_{10}$ concentration, and the cluster weighted average method based on relative humidity showed the highest accuracy for daily mean $PM_{10}$ concentration. However, the result of ensemble spread analysis showed better reliability in the single weighted average method than the cluster weighted average method based on relative humidity. Thus, the single weighted average method was the most effective method in this study case.
Multiple genes interacting is a difficult due to the limitations of parametric statistical method like as logistic regression for detection of gene effects that are dependent solely on interactions with other genes and with environmental exposures. Multifactor dimensionality reduction(MDR) statistical method by dummy variables was applied to identify interaction effects of single nucleotide polymorphisms(SNPs) responsible for longissimus mulcle dorsi area(LMA), carcass cold weight(CWT) and average daily gain(ADG) in a Hanwoo beef cattle population.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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