The soil sample obtained from shooting area contaminated with Pb, Cu, and Zn was investigated to determine the chemical forms of heavy metals with Tessier’s sequential extraction method, which is constituted of five fractions such as ‘exchangeable’, ‘bound to carbonate’, ‘bound to oxide’, ‘bound to organic matter’, and residual fractions. The amount of organic matter was measured by loss on ignition (LOI) and then the results of ‘bound to organic matter’ and LOI were compared. The sequential extraction results show that 4.7%-45% of Pb, 6.2%-25.9% of Cu and 3.9%-15.3% of Zn belong to the ‘bound to organic matter’ fraction, but LOI result shows that only 1.0%-2.8% of organic matter exists in the soil sample. In heavy medium separation tests, because Pb and Cu extracted in ‘bound to organic matter’ and residual fractions were removed, the heavy metals in the fractions would exist as heavier forms. These results suggest that the part of heavy metal extracted in ‘bound to organic matter’ fraction would result from the oxidation of metallic forms by hydrogen peroxide and nitric acid used in the fraction, and, consequently, that the ‘bound to organic matter’ fraction should be investigated in detail to determine the removal method and treatment capacity when the Tessier’s sequential extraction method is used to examine heavy metal contaminants resulted from elemental metal like bullets.
The ocean signal that reaches the detector of an imaging system after multiple interactions with the atmospheric molecules and aerosols was retrieved from the total signal recorded at the top of the atmosphere (TOA). A simple method referred to as 'Path Extraction' applied to the Landsat-TM ocean imagery of turbid coastal water was compared with the conventional dark-pixel subtraction technique. The shape of the path-extracted water-leaving radiance spectrum resembled the radiance spectrum measured in-situ. The path-extraction was also extended to the SeaWiFS ocean color imagery and compared with the standard SeaWiFS atmospheric correction algorithm, which relays on the assumption of zero water leaving radiance at the two NIR wavebands (765 and 865nm). The path-extracted water-leaving radiance was good agreement with the measured radiance spectrum. In contrast, the standard SeaWiFS atmospheric correction algorithm led to essential underestimation of the water-leaving radiance in the blue-green part of the spectrum. The reason is that the assumption of zero water-leaving radiance at 755 and 865nm fails due to backscattering by suspended mineral particles. Therefore, the near infrared channels 765 and 865nm used fur deriving the aerosol information are no longer valid for turbid coastal waters. The path-extraction is identified as a simple and efficient method of extracting the path radiance largely introduced due to light interaction through the complex atmosphere carried several aerosol and gaseous components and at the air-sea interface.interface.
대용량 코퍼스를 사용하여 온톨로지를 구축하는 것은 해당 코퍼스에서 등장하는 용어들과 이들 간의 의미관계를 보다 자동화된 방법으로 추출하는 것으로부터 시작한다. 이때 주로 사용하는 방법이 용어들 사이에서 나타나는 문자열을 일종의 패턴으로 취급하여 특정 패턴과 함께 나타나는 용어들을 해당 패턴에 할당된 의미 관계로 설정하는 방법이다. 하지만 기존의 패턴 기반 의미 관계 추출 방법은 한 문장만을 대상으로 패턴을 추출 및 적용하기 때문에 서로 떨어진 용어에 대한 의미 관계를 추출할 수 없다는 단점을 가지고 있다. 본 논문은 이러한 한계점에 착안하여, 의미 관계를 대표하는 각각의 용어를 하나씩 포함하고 기타 용어를 공유하고 있는 서로 떨어진 패턴 쌍을 추출하여 확장된 패턴을 생성하고 이를 의미 관계 추출에 적용하였다. 본 방법론은 is-${\alpha}$ 관계의 경우 기존 방법론 보다 7.5% 향상된 83.75%의 정확률을, part-of 관계의 경우에는 5% 향상된 동일한 83.75%의 정확률을 보였으며 상대적 재현율을 통해 실제 재현율의 향상 가능성도 함께 제시하였다.
pH has been regarded as a master variable governing the heavy metal sorption on fly ash. However, the chemical constituents in the fly ash could also suggest a potential sorption site for heavy metals. So, in this study sequential extraction method is employed to evaluate the sorption behavior of fly ash for cadmium. Two different fly ashes (S-fly ash, T-fly ash) were obtained from different power plants in Korea. First, cadmium is adsorbed under four different initial pHs. And, Cd sorbed in fly ash was sequentially desorbed following the sequential extraction method suggested by Tessier. In test results, the effect of pH increase was differently exerted in two fly ash. In S-fly ash, exchangeable fraction was dominated in low initial pH, however, as increasing initial pH, the fraction bound to carbonate increased. In the T-fly ash, regardless of initial pH the fraction bound to carbonate was major part of sorption estimated. The fraction bound to Fe/Mn oxide was about 10% in T-fly ash, and 5% in S-fly ash at high pH.
본 논문은 고정영역에서 움직이는 객체를 검출하기 위한 방법으로 배경영상과 입력영상의 차를 이용하여 객체를 추출하고 추출된 객체의 이동을 추적하는 방법에 대해 제안하였다. 객체를 추출하는 방법으로 고정영역에 새로운 객체의 위치를 파악하기 위해 전체 영상의 픽셀을 연산에 참여시키는 것이 아니라 영상의 테두리에 설정된 영역의 픽셀들만을 연산에 참여시킨다. 따라서 중앙영역이 연산에서 제외되어 객체추출의 시간을 효과적으로 단축시킬 수 있었다. 또한 설정영역에서 객체를 추출하기 위하여 시작위치를 먼저 파악하고 시작위치로부터 객체의 가로와 세로의 크기를 추출함으로써 객체의 영역을 검출하였다. 이동된 객체의 추적에는 추출된 중심좌표를 이용하였다.
Visual place recognition is widely researched area in robotics, as it is one of the elemental requirements for autonomous navigation, simultaneous localization and mapping for mobile robots. However, place recognition in changing environment is a challenging problem since a same place look different according to the time, weather, and seasons. This paper presents a feature extraction method using a deep convolutional auto-encoder to recognize places under severe appearance changes. Given database and query image sequences from different environments, the convolutional auto-encoder is trained to predict the images of the desired environment. The training process is performed by minimizing the loss function between the predicted image and the desired image. After finishing the training process, the encoding part of the structure transforms an input image to a low dimensional latent representation, and it can be used as a condition-invariant feature for recognizing places in changing environment. Experiments were conducted to prove the effective of the proposed method, and the results showed that our method outperformed than existing methods.
Volatile flavor compounds from the shoot and root of Angelica gigas Nakai were extracted by HE (Hydrodistillation extraction), SDE (Simultaneous steam distillation & extraction), and SFE (Supercritical fluid extraction system), and analyzed by GC-MS. The amount and the number of chemical components in essential oils from shoot and root by SFE was the higher than those by other extraction methods. Respectively, thirty one constituents were identified from the essential oil of the shoot and root by HE, twenty seven and twenty three constituents were identified from the essential oil of shoot and root by SDE, thirty one and forty five constituents were identified from the essential oil of shoot and root by SFE. The result showed large differences in extraction methods and in plant parts of Angelica gigas Nakai. Also, the bioactive compounds in root part was identified as nodakenin and decursinol (11.95% and 8.42%, respectively) by SFE. These results suggested that SFE was the best extraction method for the increasing of extraction yield, the determination of volatile components and the increasing of bioactive compounds in the shoot and root of Angelica gigas Nakai.
In this paper, a finger-click recognition method is proposed to improve the recognition performance for finger-clicking of a wearable input device, called $SCURRY^{TM}$. The proposed method is composed of three parts including feature extraction part, valid click discrimination part, and cross-talk avoidance part. Two types of MEMS inertial sensors are embedded into the wearable input device to measure the angular velocity of a hand (hand movement) and the acceleration rates at the ends of fingers (finger-click motion). The experiment applied to the $SCURRY^{TM}$ device shows the improved stability and performance.
Wearable input device that can make free-space typewriting possible is introduced. We named this device as $SCURRY^{TM}$. To measure the angular velocity of hand and the acceleration rates at the ends of fingers, we buried MEMS inertial sensors in this keyboard. We processed sensor signals to get the information on hand movement and finger-click motion. With this signal processing, apparent finger movements were depicted over the virtual keyboard shown on output device of a target computing system. In this paper, a finger-click recognition method is proposed to improve the recognition performance for finger clicking of $SCURRY^{TM}$. The proposed method is composed of three parts including feature extraction part, valid click part, and cross-talk avoidance part. The experiments were conducted to verify the effectiveness and efficiency of the proposed algorithms.
The analytic principles of GC and MS were explained in relation to plant hormone analyses and the characteristics of two instruments were compared. The selection of column, condition of measurement and the method of ionization to get a good spectrum were also briefly described. Finally, the pre-treatment of sample by solvent extraction method to remove the unnecessary part of sample and the synthetic method, especially reagents and reaction condition, for the preparation of ether or ester derivative which can be easily vaporized in GC were explained.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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