광산폐기물은 크게 폐석과 선광공정에서 배출되는 광미 등으로 구분된다. 특히, 광석으로부터 유가자원회수 또는 금속 추출시 제련공정 등에서 얻어지는 광미나 잔류물은 자원 고갈에 따른 재이용 및 환경보전 측면에서 관심이 높아지고 있다. 광미의 경우 일반적으로 함유된 유가자원의 품위가 원광에 비해 낮으나 처리비용은 기존의 선광 처리 비용에 비해 휠씬 저렴하기 때문에 세계적으로 휴ㆍ폐광산 지역에서 광미 재처리를 시도하고 있다. 국내에서도 방치된 광산폐기물의 재활용을 촉진하기 위해서는 자원처리 및 회수기술의 개발은 물론 회수된 자원의 활용을 적극적으로 검토할 필요가 있다. 본고에서는 광산폐기물의 재활용기술개발 및 적용 현황, 향후 기술개발 전망 등을 검토하였다.
Yoo Si Hyung;Hong Seung Hee;Jung Sa Rah;Park Su Jin;Lee Nam Kyung;Kim Soon Nam;Kang Sang Mo;Min Hong Ki;Park Sue Nie;Hong Seung Hwa
Journal of Microbiology
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제44권1호
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pp.72-76
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2006
Plasma-derived products are produced from plasma via fractionation and chromatography techniques, but can also be produced by other methods. In the performance of nucleic acid amplification tests (NAT) with plasma-derived products, it is necessary to include an internal control for the monitoring of all procedures. In order to avoid false negative results, we confirmed the usefulness of the bovine viral diarrhoea virus (BVDV) for use as an internal control in the detection of hepatitis C virus (HCV) RNA in plasma-derived products. These products, which were spiked with BVDV, were extracted and then NAT was performed. Specificity and sensitivity were determined via the adjustment of primer concentrations and annealing temperatures. BVDV detection allows for validation in the extraction, reverse transcription, and amplification techniques used for HCV detection in plasma-derived products.
As the usage of the Internet grows and digital media become more diversified, it has become much easier for digital contents to be distributed and shared. This makes easier to access the desired digital contents. On the other hand, there is an increasing need to protect the copyright of digital works. There are some prevalent ways to protect ownership, but they accompany several disadvantages. Among those ways, watermarking methods have the advantage of ensuring invisibility, but they also have a disadvantage that they are vulnerable to external attacks such as a noise and signal processing. In this paper, we propose the detecting method of illegal contents that is robust against external attacks to protect digital works. We extract HSV and LBP features from images and use Euclidian-based hashing techniques to shorten the searching time on high-dimensional and near-duplicate videos. According to the results, the proposed method showed higher detection rates than that of the Watermarking techniques in terms of the images with fabrications or deformations.
Customization and personalization services are considered as a critical success factor to be a successful Internet store or web service provider. As a representative personalization technique, personalized recommendation techniques are studied and commercialized to suggest products or services to a customer of Internet storefronts based on demographics of the customer or based on an analysis of the past purchasing behavior of the customer. The underlining theories of recommendation techniques are statistics, data mining, artificial intelligence, and/or rule-based matching. In the rule-based approach for personalized recommendation, marketing rules for personalization are usually collected from marketing experts and are used to inference with customers data. however, it is difficult to extract marketing rules from marketing experts, and also difficult to validate and to maintain the constructed knowledge base. In this paper, we proposed a marketing rule extraction technique for personalized recommendation on Internet storefronts using market basket analysis technique, a well-known data mining technique. Using marketing basket analysis technique, marketing rules for cross sales are extracted, and are used to provide personalized advertisement selection when a customer visits in an Internet store. An experiment has been performed to evaluate the effectiveness of proposed approach comparing with preference scoring approach and random selection.
Kim, Hyun-A;Seo, Jung-Kwan;Kim, Taksoo;Lee, Byung-Tae
Environmental Analysis Health and Toxicology
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제29권
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pp.16.1-16.9
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2014
Objectives Rapid increase in engineered nanoparticles (ENPs) in many goods has raised significant concern about their environmental safety. Proper methodologies are therefore needed to conduct toxicity and exposure assessment of nanoparticles in the environment. This study reviews several analytical techniques for nanoparticles and summarizes their principles, advantages and disadvantages, reviews the state of the art, and offers the perspectives of nanometrology in relation to ENP studies. Methods Nanometrology is divided into five techniques with regard to the instrumental principle: microscopy, light scattering, spectroscopy, separation, and single particle inductively coupled plasma-mass spectrometry. Results Each analytical method has its own drawbacks, such as detection limit, ability to quantify or qualify ENPs, and matrix effects. More than two different analytical methods should be used to better characterize ENPs. Conclusions In characterizing ENPs, the researchers should understand the nanometrology and its demerits, as well as its merits, to properly interpret their experimental results. Challenges lie in the nanometrology and pretreatment of ENPs from various matrices; in the extraction without dissolution or aggregation, and concentration of ENPs to satisfy the instrumental detection limit.
This study aims to detect the change of marine aquaculture farm within the boundary of Hallyeo Marine National Park. Comparison has been made on the Landsat images taken in 1984 and 2002 respectively by using feature extraction methods and other image analysis techniques. During the 18 year period between 1984 and 2002, total area of the aquaculture farms has been decreased in 63 percent. The reason for the change seems to be that aquaculture farms became concentrated only around the Geoje Islands due to the growth of the labor- and capital-intensive cage aquaculture for the expensive fish species instead of traditional oyster farming. Authors suggest the monitoring using remotely-sensed data as the best tool for the management of marine aquaculture farms on the basis of accuracy of analysis and relatively cheap cost. Management strategies of salmon farms in Tasmania, Australia has been analyzed to find the field techniques necessary for the management of aquaculture.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권2호
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pp.883-900
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2017
In this paper block based blind secure gray image watermarking scheme based on discrete wavelet transform and singular value decomposition is proposed. In devising the proposed scheme, security is given high importance along with other two requirements: robustness and imperceptibility. The use of discrete wavelet transform not only improves robustness but the selection of bands with high tolerance towards noise caused an improvement in terms of imperceptibility. The robustness further improved due to the involvement of singular vectors along with singular values in watermark embedding and extraction process. Finally, to achieve security, the selected DWT band is decomposed into smaller blocks and random blocks are chosen for modification. Furthermore, the elements of left and right singular vectors of selected blocks are chosen based on their dependence upon each other for watermark embedding. Various experiments using different images as host and watermark were conducted to examine and validate the proposed technique. Additionally, the proposed technique is tested against various attacks like compression, affine transformation, cropping, translation, X shearing, scaling, Y shearing, filtering, blurring, different kinds of noises, histogram equalization, rotation, etc. Lastly, the proposed technique is compared with state-of-the-art watermarking techniques and their comparison shows significant improvement of proposed scheme over existing techniques.
Recent advances in hardware and instrumentation technology have allowed the possibility of deploying very large sensor arrays on structures. Exploiting the huge amount of data that can result in order to perform vibration-based structural health monitoring (SHM) is not a trivial task and requires research into a number of specific problems. In terms of pressing problems of interest, this paper discusses: the design and optimisation of appropriate sensor networks, efficient data reduction techniques, efficient and automated feature extraction methods, reliable methods to deal with environmental and operational variability, efficient training of machine learning techniques and multi-scale approaches for dealing with very local damage. The paper is a result of the ESF-S3T Eurocores project "Smart Sensing For Structural Health Monitoring" (S3HM) in which a consortium of academic partners from across Europe are attempting to address issues in the design of automated vibration-based SHM systems for structures.
Processing techniques of remote sensed image data using computer have been recognized very necessary techniques to all social fields, such as, environmental observation, land cultivation, resource investigation, military trend grasp and agricultural product estimation, etc. Especially, accurate classification and analysis to remote sensed image da are important elements that can determine reliability of remote sensed image data processing systems, and many researches have been processed to improve these accuracy of classification and analysis. Traditionally, remote sensed image data processing systems have been processed 2 or 3 selected bands in multiple bands, in this time, their selection criterions are statistical separability or wavelength properties. But, it have be bring up the necessity of bands selection method by data distribution characteristics than traditional bands selection by wavelength properties or statistical separability. Because data sensing environments change from multispectral environments to hyperspectral environments. In this paper for efficient data classification in multispectral bands environment, a band feature extraction method using the Rough sets theory is proposed. First, we make a look up table from training data, and analyze the properties of experimental multispectral image data, then select the efficient band using indiscernibility relation of Rough set theory from analysis results. Proposed method is applied to LANDSAT TM data on 2 June 1992. From this, we show clustering trends that similar to traditional band selection results by wavelength properties, from this, we verify that can use the proposed method that centered on data properties to select the efficient bands, though data sensing environment change to hyperspectral band environments.
본 논문에서는 수동 AVI 기술을 이용하여 차량 번호 판과 운전자 얼굴을 동시에 인식하는 시스템에 대해 제안하고자 한다. 이를 위해 우선적으로 환경에 불편인 전처리과정 알고리즘의 제시와 목표영역이 되는 차량 번호판 영역과 운전자 얼굴 영역을 추출하는 방법에 대해 다루고자 한다. 이후 목표영역에서 문자 영역분리와 인식 파라미터 추출을 행하고 차량 번호판의 경우 원형 정합으로, 운전자 얼굴 영역의 경우 퍼지 관계 행렬을 생성하여 최종적인 인식을 수행하고자 한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 환경에 불변인 전처리과정의 수행과 기존의 AVI 시스템에서 차량 번호 판만을 인식했던 것을 운전자 얼굴 인식까지 행함으로써 기존 AVI 시스템의 적용성 확대를 기할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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