This study discussed the dyeing of wool and cotton fabrics with Betel Palm Tree White woolen fabrics and cotton fabrics purchased from HATH (Korea Apparel Testing & Research Institute) were used as experimental fabrics. Using dyeing powder extracted from dyeing material, various temperatures, dyeing times, and pH were used in the dyeing process. Al, Cr, Fe, Cu, and Sn were used as mordant and the absorption was compared with different mordanting methods. The optimum condition for pre-mordanting dyeing was dye concentration of 25% (o.w.f) and mordant concentration of 0.5$^{\circ}$∼1%. Woolen fabric showed an increase of absorption and the maximum absorption was achieved at weak acidity. According to the mordanting methods, woolen fabrics and cotton fabrics were treated with various mordanting agents, a mordant rate of 1:100, at 60$^{\circ}C$, for 30 minutes and dyed with a dyeing material concentration of 25% (o.w.f), at a rate of 1:100, at 60$^{\circ}C$ for 60 minutes. The best dyeing effect w3s achieved at the temperature of 60$^{\circ}C$ for cotton and 80$^{\circ}C$ for wool fabrics. The light fastness of cotton and wool fabrics was low and particularly the fastness to perspiration was decreased with Fe mordanting. I concluded that pre-mordanting method was better than post-mordanting method for cotton and woolen fabrics.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.4
no.1
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pp.1-12
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1988
This study was carried out to measure the contents of soluble sulfur and heavy metals in the leaves of roadside tree at 34 sampling sites of Seoul area from the Sep. 1 to Sep. 30 during 1985 and 1986. The results were as follows; 1. Average contents of soluble sulfur at all sampling sites were; Plantanus orientalis 0.474%, Ginkgobioloba 0.562%, and Salix pseudolasiogyne 0.566%. 2. Correlation between sulfur dioxide concentration in the air and soluble sulfur in the leaves by area were; Green belt area R = 0.985, Residential area R = 0.856, Commercial area R = 0.668, Industrial area R = 0.886. Correlation by species were ; Platanus orientalis R = 0.817, Ginkgobiloba R = 0.771, Salix pseudo-lasiogyne R = 0.824. 3. Correlation between $SO_X$ concentration in the air and sulfur contents in the leaves showed positive significance. 4. Contents of soluble sulfur in the heavy traffic area were higher than that of light traffic area. 5. Heavy metal contents of 1986 were higher than that of 1985; Fe> Mn > Zn > Pb > Cu > Cd > Cr. 6. Lead contents in the leaves of 1986 were; Platanus orientalis 16, 701 ppm, Gingobiloba 21,729ppm, Salix Pseudo-lasiogyne 12.418 ppm.
Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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1998.06a
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pp.293-296
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1998
Surface electrical conduction in insulator is most important factor to assess the insulation performances of outdoor insulating materials. In this paper, contamination performance of the widely used materials for outdoor insulator - porcelain, EPDM, Silicone rubber - were discussed by measuring properties of average leakage current and scintillation discharge pulses under artificial contamination conditions. The artificial contaminations used were deionized distilled water fog, 0.5wt% NaCl salt fog of light pollution and 2wt% NaCl salt fog of medium pollution. The average leakage current was appeared linearly with applied voltage at dry and clean surface condition. The magnitude of leakage current was almost same at different kinds of samples. In case of deionized distilled water fog, the characteristics of leakage current and applied voltage was most different to that in case of dry and clean condition. In case of salt fog pollution condition, The leakage current was increased above critical voltage. The scintillation discharges were also activated at the level. the leakage current and scintillation discharges were increased with increasing pollution degree. The resistance to pollution properties of silicone rubber appeared excellent among them.
Objectives: This study aims to determine the risk factors predicting rehospitalization by comparing three models and selecting the most successful model. Methods: In order to predict the risk of rehospitalization within 28 days after discharge, 11 951 inpatients were recruited into this study between January and December 2009. Predictive models were constructed with three methods, logistic regression analysis, a decision tree, and a neural network, and the models were compared and evaluated in light of their misclassification rate, root asymptotic standard error, lift chart, and receiver operating characteristic curve. Results: The decision tree was selected as the final model. The risk of rehospitalization was higher when the length of stay (LOS) was less than 2 days, route of admission was through the out-patient department (OPD), medical department was in internal medicine, 10th revision of the International Classification of Diseases code was neoplasm, LOS was relatively shorter, and the frequency of OPD visit was greater. Conclusions: When a patient is to be discharged within 2 days, the appropriateness of discharge should be considered, with special concern of undiscovered complications and co-morbidities. In particular, if the patient is admitted through the OPD, any suspected disease should be appropriately examined and prompt outcomes of tests should be secured. Moreover, for patients of internal medicine practitioners, co-morbidity and complications caused by chronic illness should be given greater attention.
Proceedings of the Plant Resources Society of Korea Conference
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2023.04a
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pp.11-11
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2023
Due to the abundance of information in Nuclear DNA, it has a magnificent phylogenetic resolution. Moreover, because they show biparental inheritance, it has proven to be superior to organelle DNA, which has a limited number of genes and only shows maternal lineage. In particular, the transcriptome, which includes much nuclear DNA but is relatively inexpensive to analyze, can provide valuable insights into evolution through selection analysis and enable gene function research. This study's dataset includes 45 transcriptomes (16 generated for this study). It aims to explore the evolutionary history of Apioideae by comparing the results of the phylogenetic analysis with gene tree discordance and chloroplast phylogeny. The results confirmed the taxonomic positions of Peucedanum terebinthaceum, Ligusticum tachiroei, and Cymopterus melanotilingia and proposed a genus change for Glehnia littoralis. High gene tree discordances were identified in recently diverged clades, suggesting frequent hybridization and introgression. In the most recently diverged tribe of Selineae, the highest number of PSGs (positively selected genes) has been confirmed, which is inferred to be due to the geological and climatic diversity of their originated habitat, Central Asia. These genes include those related to responses to growth and drought, oxidative, and salt stress. In particular, the CYP97A gene confirmed as PSGs in Bupleurum latissimum is inferred to be a result of adaptation to the light-limited environment of Ulleungdo Island, as it is associated with the efficiency of photosynthesis.
This paper presents a method for autonomous exploration of indoor environments using a 2-dimensional Light Detection And Ranging (LiDAR) scanner. The proposed frontier-based exploration method considers navigability from the current robot position to extracted frontier targets. An approach to constructing the point cloud grid map that accurately reflects the occupancy probability of glass obstacles is proposed, enabling identification of safe frontier grids on the safety grid map calculated from the point cloud grid map. Navigability, indicating whether the robot can successfully navigate to each frontier target, is calculated by applying the skeletonization-informed rapidly exploring random tree algorithm to the safety grid map. While conventional exploration approaches have focused on frontier detection and target position/direction decision, the proposed method discusses a safe navigation approach for the overall exploration process until the completion of mapping. Real-world experiments have been conducted to verify that the proposed method leads the robot to avoid glass obstacles and safely navigate the entire environment, constructing the point cloud map and calculating the navigability with low computing time deviation.
Quercus dentata (Thunb. ex Murray) is a major tree found in dry habitats such as limestone areas of Korea. In order to characterize the ecological traits of Q. dentata, we treated Q. dentata saplings under four gradient levels of major environment factors such as light, soil moisture and nutrients for 5 months in a glass house. We then measured and analyzed growth differences among them. Regarding light, aboveground, belowground and plant biomass were highest at a high gradient and lowest at a low one. The root/shoot ratio was highest at the highest light gradient. Regarding moisture, no measured items were significantly affected by the moisture gradient. Regarding nutrients, aboveground, belowground and plant biomass were the highest at a slightly high gradient and the lowest at a gradient lower or higher than this. The root/shoot ratio was not significantly affected by the nutrient gradient. From these results, it was shown that the growth of Q. dentata was more affected by light and nutrients in the environment than moisture.
Kim, Yeon Ho;Cho, Seung Hyun;Jung, Hae Ryun;Lee, Ki Kwang
Korean Journal of Applied Biomechanics
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v.32
no.1
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pp.1-8
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2022
Objective: This study proposes a methodology to analyze important variables that have a significant impact on the putting direction prediction using a machine learning-based putting direction prediction model trained with IMU sensor data. Method: Putting data were collected using an IMU sensor measuring 12 variables from 6 adult males in their 20s at K University who had no golf experience. The data was preprocessed so that it could be applied to machine learning, and a model was built using five machine learning algorithms. Finally, by comparing the performance of the built models, the model with the highest performance was selected as the proposed model, and then 12 variables of the IMU sensor were applied one by one to analyze important variables affecting the learning performance. Results: As a result of comparing the performance of five machine learning algorithms (K-NN, Naive Bayes, Decision Tree, Random Forest, and Light GBM), the prediction accuracy of the Light GBM-based prediction model was higher than that of other algorithms. Using the Light GBM algorithm, which had excellent performance, an experiment was performed to rank the importance of variables that affect the direction prediction of the model. Conclusion: Among the five machine learning algorithms, the algorithm that best predicts the putting direction was the Light GBM algorithm. When the model predicted the putting direction, the variable that had the greatest influence was the left-right inclination (Roll).
Journal of rehabilitation welfare engineering & assistive technology
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v.10
no.2
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pp.163-170
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2016
The purpose of this study was to verify the emotional response of user to LED light colors in healing bed system in cypress tree. Eight colors of LED light were provided including red, orange, yellow, green, blue, indigo, violet and white. And three illumination color temperature were provided including 3,000K, 5,000K, 8,000K. Seven subjects in their twenties were involved without the medical history of eyes and heart disorders. The subjects were exposed to LED lighting during 5 minutes and their emotional response was evaluated through the following: first, at the physiological effect heart rate variability(HRV) was measured during the stimulation; second, at the emotion level the subjects were asked about lighting color and color temperature through a survey. Results, lower color temperature of 3,000K and green color shows high value on HRV. We have found that there is a difference of physiological and emotion level effect depending on color stimulus. This study could be applied to reference data to analysis of a decrease in fatique and charges of brain waves for color stimulus.
This study was carried out to understand the anatomical characteristics of Korean mistletoe (Viscum album var. coloratum) and host tree of Mongolian oak (Quercus mongolica) by the aid of light and scanning electron microscopy. The branch diameter of host tree at the parasitic part by mistletoe is larger than that of non-parasitic part. In the mistletoe, phloem consists of bast fiber and parenchyma cell and xylem is composed of fiber, ray and axial parenchyma cell, and vascular tracheid. The volume of ray parenchyma cell is higher than common wood species and is heterocellular made up of procumbent, upright, and square cells in the mistletoe. In the vascular tracheid of mistletoe, coarse spiral thickenings and bordered pit are present. Due to the insertion of the mistletoe haustorium, some deformed vessels but no tylosis are observed in the mistletoe. The shapes of mistletoe haustorium are sharp, and the destruction of the host tree cells due to the insertion of the mistletoe haustorium are not identified.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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