In the present work, a pair of primers specific to Tomato yellow leaf curl virus (TYLCV) was designed to allow specific amplification of DNA fragments from any TYLCV isolates using an extensive alignment of the complete genome sequences of TYLCV isolates deposited in the GenBank database. A pair of primers which allows the specific amplification of tomato ${\beta}$-tubulin gene was also analyzed as an internal PCR control. A duplex PCR method with the developed primer sets showed that TYLCV could be directly detected from the leaf crude sap of infected tomato plants. In addition, our developed duplex PCR method could determine PCR errors for TYLCV diagnosis, suggesting that this duplex PCR method with the primer sets is a good tool for specific and sensitive TYLCV diagnosis. The developed duplex PCR method was further verified from tomato samples collected from some farms in Korea, suggesting that this developed PCR method is a simple and reliable tool for rapid and large-scale TYLCV detections in tomato plants.
Although many kinds of stereo matching method have been developed in the field of computer vision and photogrammetry, wrong matches are not easy to avoid. This paper presents a new method to reduce wrong matches after matching, and experimental results are reported. The main idea is to analyze the histogram of the image attribute differences between each pair of image patches matched. Typical image attributes of image patch are the mean and the standard deviation of gray value for each image patch, but there could be other kinds of image attributes. Another idea is to check relative position among potential matches. This paper proposes to use Gaussian blunder filter to detect the suspicious pair of candidate match in relative position among neighboring candidate matches. If the suspicious candidate matches in image attribute difference or relative position are suppressed, then many wrong matches are removed, but minimizing the suppression of good matches. The proposed method is easy to implement, and also has potential to be applied as post processing after image matching for many kinds of matching methods such as area based matching, feature matching, relaxation matching, dynamic programming, and multi-channel image matching. Results show that the proposed method produces fewer wrong matches than before.
Molecular sieving carbon (MSC) for separating $O_2-N_2$ and $CO_2-CH_4$ has been prepared through chemical vapor deposition (CVD) of methane and benzene on activated carbon spheres (ACS) derived from polystyrene sulfonate beads. The validity of the material for assessment of molecular sieving behavior for $O_2-N_2$ and $CO_2-CH_4$ pair of gases was assessed by the kinetic adsorption of the corresponding gases at $25^{\circ}C$. It was observed that methane cracking on ACS lead to deposition of carbon mostly in whole length of pores rather than in pore entrance, resulting in a reduction in adsorption capacity. MSC showing good selectivity for $CO_2-CH_4$ and $O_2-N_2$ separation was obtained through benzene cracking on ACS with benzene entrantment of $0.40{\times}10^{-4}\;g/ml$ at cracking temperature of $725^{\circ}C$ for a period of 90 minutes resulting in a selectivity of 3.31:1.00 for $O_2-N_2$ and 8.00:1.00 for $CO_2-CH_4$ pair of gases respectively.
The noise removal as a preprocessing was tried with various kinds of wavelet pairs. Wavelet transform for 2D images generally uses the same wavelets as basis functions in horizontal and vertical directions. A method with different wavelets was tried for each direction separately, which gives more precise interpretation of the classification. Total 486 pairs of wavelets from nine basis functions were tried to remove image noises. The classification accuracies before and after the noise removal were compared. Although all kinds of wavelet pairs showed the increased accuracies in classification, there were best and worst wavelet pairs depending on the data sets. Wavelet pairs with low energy percentage of LL band showed the high classification accuracy. A pattern was found in the results that very similar vertical accuracy was distributed for each horizontal ones. Since Haar is the shortest length filter, Haar could be a predictor wavelet to find the good wavelet pairs.
Sabet, Seyyed M.M.;Marques, Jorge;Torres, Rui;Nova, Mario;Nobrega, Joao M.
Journal of Computational Design and Engineering
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제3권4호
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pp.398-413
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2016
This work describes the design and development of a new drying system for a rollover carwash machine with the support of numerical tools. The drying system is composed of a pair of stationary vertical dryers and a moveable horizontal dryer that can adjust itself to the contour of a vehicle. After the definition of the dryers' concept, their performance was assessed individually to check their internal flow pattern and to improve their airflow distribution. These issues are expected to provide feedback on redesign and geometric optimization of the dryers. After redesign of the dryers separately, the behaviour of the complete drying system was studied on actual vehicle models, representative of the shortest and tallest dimensions that can be washed with the existing carwash machine sector. The drying efficiency of the whole system was studied by calculation of shear stress distribution on various surfaces of a given vehicle. The results allowed concluding that the overall drying performance of the design system is very good and assure adequate drying on most vehicles surfaces. The results obtained from numerical studies were then validated with experimental measurements and a good agreement was found between the two. The procedure employed in this work can be applied to support the design and analysis of other mechanical drying systems.
본 논문에서는 인간의 심리 시각적 특성을 고려한 HVS(Human Visual System) 모델과 웨이블릿 중간주파수 대역의 계수쌍을 이용한 블라인드 워터마킹 기법을 제안한다. 중간주파수 대역의 계수쌍은 각종 영상처리를 이용한 공격과 압축 공격 등에 대해서 비슷한 왜곡 현상을 보인다. 따라서 웨이블릿 계수를 일정한 크기로 양자화 하는 기존 방법들보다 중간주파수대역의 계수쌍 사이의 관계를 이용한 양자화 방법이 보다 안정적인 성능을 나타낸다. 또한 Noise Visibility Function(NVF)을 이용한 HVS 모델을 적용함으로써 워터마크 삽입 후의 비가시성을 확보하였다. 실험을 통하여 이진 워터마크를 삽입한 영상이 평균 44㏈ 이상의 우수한 화질을 유지하면서도 각종 영상처리 공격 및 JPEG 압축 공격에 대해서 견고성이 우수함을 확인하였다.
Given that most of the link prediction algorithms for signed social networks can only complete sign prediction, a novel algorithm is proposed aiming to achieve both link prediction and sign prediction in signed networks. Based on the structural balance theory, the local link tightness and global link tightness are defined respectively by using the structural information of paths with the step size of 2 and 3 between the two nodes. Then the total similarity of the node pair can be obtained by combining them. Its absolute value measures the possibility of the two nodes to establish a link, and its sign is the sign prediction result of the predicted link. The effectiveness and correctness of the proposed algorithm are verified on six typical datasets. Comparison and analysis are also carried out with the classical prediction algorithms in signed networks such as CN-Predict, ICN-Predict, and PSNBS (prediction in signed networks based on balance and similarity) using the evaluation indexes like area under the curve (AUC), Precision, improved AUC', improved Accuracy', and so on. Results show that the proposed algorithm achieves good performance in both link prediction and sign prediction, and its accuracy is higher than other algorithms. Moreover, it can achieve a good balance between prediction accuracy and computational complexity.
Drought occurs due to lack of water resources over an extended period and its intensity has been magnified globally by climate change. In recent years, drought over South Korea has also been intensed, and the prediction was inevitable for the water resource management and water industry. Therefore, drought forecasting over South Korea was performed in the current study with the following procedure. First, accumulated spring precipitation(ASP) driven by the 93 weather stations in South Korea was taken with their median. Then, correlation analysis was followed between ASP and Df4m, the differences of two pair of the global winter MSLP. The 37 Df4m variables with high correlations over 0.55 was chosen and sorted into three regions. The selected Df4m variables in the same region showed high similarity, leading the multicollinearity problem. To avoid this problem, a model that performs variable selection and model fitting at once, least absolute shrinkage and selection operator(LASSO) was applied. The LASSO model selected 5 variables which showed a good agreement of the predicted with the observed value, R2=0.72. Other models such as multiple linear regression model and ElasticNet were also performed, but did not present a performance as good as LASSO. Therefore, LASSO model can be an appropriate model to forecast spring drought over South Korea and can be used to mange water resources efficiently.
A chromatographic method is used to measure interactions between dissimilar proteins in aqueous electrolyte solutions as a function of ionic strength, salt type, and pH. One protein is immobilized on the surface of the stationary phase, and the other is dissolved in electrolyte solution conditions flowing over that surface. The relative retention of proteins reflects the mean interactions between immobile and mobile proteins. The osmotic cross second virial coefficient calculated by assuming a proposed potential function shows that the interactions of unfavorable proteins depend on solution conditions, and the proposed model shows good agreement with the experimental data of the given systems.
UTP 케이블은 광범위하게 사용되고 있고, 최근에는 UHF 주파수 밴드를 위한 제품도 개발되고 있다. UTP 케이블의 가장 중요한 성능 중 하나는 NEXT 특성이다. NEXT 특성을 만족하는 UTP 케이블을 제조하기 위해서 적당한 피치의 길이를 선택하는 기술을 연구하였다. 전산모사는 선로 사이의 뮤추얼 인덕턴스와 커패시턴스를 포함한 전송선로 모델을 이용하였고, 주파수는 1 MHz에서 600 MHz까지의 데이터로 나타내었다. Cat. 6 케이블 NEXT의 worst margin은 전산모사와 측정 결과가 잘 일치하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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