Song Kie-Bum;Kim Sung-Rok;Park Kwang-Soo;Kim Yu-Lee;Dong Jin-Keun
The Journal of Korean Academy of Prosthodontics
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v.43
no.1
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pp.15-29
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2005
Statement of problem. The adjustable dental impression trays were made for being adjusted their width automatically along the width of dental arch. Purpose. The purpose of this study was to investigate the best retentive form of adjustable dental impression tray, and so to make it a more satisfactory product. Material and methods. The eight pairs of adjustable trays were made of ABS(acrylonitrile butadiene styrene) with different distribution of holes and with or without the rim on the border area of them. The experiment was done with the horse-shoe shaped metal plate to pull out the set impression body from the tray, and the tray jig which was made for holding the tray on a lower part of Universal Testing Machine(UTM, Zwick Z020, Zwick Co., Germany). After the impression in the tray was allowed to set four minutes, a tensile force was applied at right angles to the tray which had been previously seated on the jig. The force was applied to measure a maximum retentive force by use of a UTM at a constant strain rate of 100mm per minute. A 2-factor analysis of variance (p<.05) was used to determine whether differences existed among distribution of retentive holes and between rim existing and not. Results. 1 The retentive force of the upper and lower resin tray with 2mm holes on the tray border was highest(25.83/24.98kg). (p<.05) 2. As the tray had more retentive holes, it was less retentive. 3. There was no significant difference in the retentive force of the varied hole intervals in the case of distributing all the area. (p>.05) 4. The rimless trays were more retentive generally, than the rimmed trays except 2 case: upper tray group-all area / 2 mm, intervals and lower tray group-margin only / 2 mm, intervals.(p<.05) 5. Most of the adjustable trays were showed higher retentive force than perforated metal tray except the lower group that perforated on the all area at intervals of 2 mm.
Seo, Dong Hywi;Jung, Kyung Mi;Kim, Se Jong;Kim, Kyung-Min
Korean Journal of Plant Resources
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v.26
no.4
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pp.491-502
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2013
Persimmon (Diospyros kaki Thunb) fruit is one of the most important fruit and have been cultivated from ancient times in Korea. In this study, we found 16 EST-SSR markers that contained one or more EST-SSR sites from 246 cDNA sequences. The developing of EST-SSR marker analysis from 42 persimmon cultivars was compared by genetic relationships and morphological relationships using 6 qualitative traits (fruit related 6 traits) and 19 quantitative traits (flower related 19 traits). In this study, 25 primer sets were tested to identify PCR polymorphism and 14 potential EST-SSR primer pairs were selected. The result of morphological relationship EST-SSR marker analysis showed that the coefficient 0.02 was difficult to categorize in several groups. And then, coefficient 0.77 of genetic relationship showed that the group was classified as four groups. The result of correlation distance between genetic relationship and morphological relationship were investigated was low significance (-0.03). Our results also provided an optimized method for improvement of breeding efficiency and introduce of superior character at persimmon cultivars using EST-SSR markers which was useful for further investigation.
Denaturing gradient gel electrophoresis (DGGE) is one of the most frequently used methods for analysis of soil microbial community structure. Unbiased PCR amplification of target DNA templates is crucial for efficient detection of multiple microbial populations mixed in soil. In this study, DGGE profiles were compared using different pairs of primers targeting different hypervariable regions of thirteen representative soil bacteria and clones. The primer set (1070f-1392r) for the E. coli numbering 1,071-1,391 region could not resolve all the 16S rDNA fragments of the representative bacteria and clones, and moreover, yielded spurious bands in DGGE profiles. For the E. coli numbering 353-514 region, various forward primers were designed to investigate the efficiency of PCR amplification. A degenerate forward primer (F357IW) often yielded multiple bands for a certain single 16S rDNA fragment in DGGE analysis, whereas nondegenerate primers (338f, F338T2, F338I2) differentially amplified each of the fragments in the mixture according to the position and the number of primer-template mismatches. A forward primer (F352T) designed to have one internal mismatch commonly with all the thirteen 16S rDNA fragments efficiently produced and separated all the target DNA bands with similar intensities in the DGGE profiles. This primer set F352T-519r consistently yielded the best DGGE banding profiles when tested with various soil samples. Touchdown PCR intensified the uneven amplification, and lowering the annealing temperature had no significant effect on the DGGE profiles. These results showed that PCR amplification bias could be much improved by properly designing primers for use in fingerprinting soil bacterial communities with the DGGE technique.
In remote sensing, images are acquired over the same area by sensors of different spectral ranges (from the visible to the microwave) and/or with different number, position, and width of spectral bands. These images are generally partially redundant, as they represent the same scene, and partially complementary. For many applications of image classification, the information provided by a single sensor is often incomplete or imprecise resulting in misclassification. Fusion with redundant data can draw more consistent inferences for the interpretation of the scene, and can then improve classification accuracy. The common approach to the classification of multisensor data as a data fusion scheme at pixel level is to concatenate the data into one vector as if they were measurements from a single sensor. The multiband data acquired by a single multispectral sensor or by two or more different sensors are not completely independent, and a certain degree of informative overlap may exist between the observation spaces of the different bands. This dependence may make the data less informative and should be properly modeled in the analysis so that its effect can be eliminated. For modeling and eliminating the effect of such dependence, this study employs a strategy using self and conditional information variation measures. The self information variation reflects the self certainty of the individual bands, while the conditional information variation reflects the degree of dependence of the different bands. One data set might be very less reliable than others in the analysis and even exacerbate the classification results. The unreliable data set should be excluded in the analysis. To account for this, the self information variation is utilized to measure the degrees of reliability. The team of positively dependent bands can gather more information jointly than the team of independent ones. But, when bands are negatively dependent, the combined analysis of these bands may give worse information. Using the conditional information variation measure, the multiband data are split into two or more subsets according the dependence between the bands. Each subsets are classified separately, and a data fusion scheme at decision level is applied to integrate the individual classification results. In this study. a two-level algorithm using hierarchical clustering procedure is used for unsupervised image classification. Hierarchical clustering algorithm is based on similarity measures between all pairs of candidates being considered for merging. In the first level, the image is partitioned as any number of regions which are sets of spatially contiguous pixels so that no union of adjacent regions is statistically uniform. The regions resulted from the low level are clustered into a parsimonious number of groups according to their statistical characteristics. The algorithm has been applied to satellite multispectral data and airbone SAR data.
This study aimed to derive a YouTube content strategy that can be exposed to Trending for a long time by comparing the features of 20 channels in the short/long term using 'YouTube Trending' data in 2021. First, through Pearson's correlation analysis, we found that various factors such as 'the number of title or tag letters' related to long-term exposure, and set this as an index to compare features. As a result, 1)'video title' of about 40-45 letters without excessive special characters, 2)'video length' within 10 minutes, 3)'Video description' is effective when writing 2-3 sentences and adding SNS information or including 3 key tags. Also, it would be more effective if you set key tag pairs such as (먹방, mukbang), (역대급, 레전드) derived through text mining. Through this, the channel will spread globally, bringing various advantages, and will be used as an indicator to evaluate the globality of the channel.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.27
no.12
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pp.59-68
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2022
This paper presents a method for 1:1 verification by comparing the similarity between the given real product image and the drawing image. The proposed method combines two existing CNN-based deep learning models to construct a Siamese Network. After extracting the feature vector of the image through the FC (Fully Connected) Layer of each network and comparing the similarity, if the real product image and the drawing image (front view, left and right side view, top view, etc) are the same product, the similarity is set to 1 for learning and, if it is a different product, the similarity is set to 0. The test (inference) model is a deep learning model that queries the real product image and the drawing image in pairs to determine whether the pair is the same product or not. In the proposed model, through a comparison of the similarity between the real product image and the drawing image, if the similarity is greater than or equal to a threshold value (Threshold: 0.5), it is determined that the product is the same, and if it is less than or equal to, it is determined that the product is a different product. The proposed model showed an accuracy of about 71.8% for a query to a product (positive: positive) with the same drawing as the real product, and an accuracy of about 83.1% for a query to a different product (positive: negative). In the future, we plan to conduct a study to improve the matching accuracy between the real product image and the drawing image by combining the parameter optimization study with the proposed model and adding processes such as data purification.
This paper propose a method that controls facial expression of 3D avatar by having the user select a sequence of facial expressions in the space of facial expressions. And we setup its system. The space of expression is created from about 2400 frames consist of motion captured data of facial expressions. To represent the state of each expression, we use the distance matrix that represents the distances between pairs of feature points on the face. The set of distance matrices is used as the space of expressions. But this space is not such a space where one state can go to another state via the straight trajectory between them. We derive trajectories between two states from the captured set of expressions in an approximate manner. First, two states are regarded adjacent if the distance between their distance matrices is below a given threshold. Any two states are considered to have a trajectory between them If there is a sequence of adjacent states between them. It is assumed . that one states goes to another state via the shortest trajectory between them. The shortest trajectories are found by dynamic programming. The space of facial expressions, as the set of distance matrices, is multidimensional. Facial expression of 3D avatar Is controled in real time as the user navigates the space. To help this process, we visualized the space of expressions in 2D space by using the multidimensional scaling(MDS). To see how effective this system is, we had users control facial expressions of 3D avatar by using the system. As a result of that, users estimate that system is very useful to control facial expression of 3D avatar in real-time.
Hee Jin You;Eun Ji Kang;In Jeong Kang;Ji-Min Kim;Sung-Taeg Kang;Sungwoo Lee
KOREAN JOURNAL OF CROP SCIENCE
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v.68
no.3
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pp.134-146
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2023
Phytophthora root rot (PRR) is a major soybean disease caused by an oomycete, Phytophthora sojae. PRR can be severe in poorly drained fields or wet soils. The disease management primarily relies on resistance genes called Rps (resistance to P. sojae). This study aimed to identify resistance loci associated with resistance to P. sojae isolate 40468 in Daepung × CheonAl recombinant inbred line (RIL) population. CheonAl is resistant to the isolate, while Daepung is generally susceptible. We genotyped the parents and RIL population via high-throughput single nucleotide polymorphism genotyping and constructed a set of genetic maps. The presence or absence of resistance to P. sojae was evaluated via hypocotyl inoculation technique, and phenotypic distribution fit to a ratio of 1:1 (R:S) (χ2 = 0.57, p = 0.75), indicating single gene mediated inheritance. Single-marker association and the linkage analysis identified a highly significant genomic region of 55.9~56.4 megabase pairs on chromosome 18 that explained ~98% of phenotypic variance. Many previous studies have reported several Rps genes in this region, and also it contains nine genes that are annotated to code leucine-rich repeat or serine/threonine kinase within the approximate 500 kilobase pairs interval based on the reference genome database. CheonAl is the first domestic soybean genotype characterized for resistance against P. sojae isolate 40468. Therefore, CheonAl could be a valuable genetic source for breeding resistance to P. sojae.
Bacterial diseases in soybean are bacterial pustule by Xanthomonas axonopodis pv. glycines, wildfire by Pseudomonas syringae pv. tabaci, bacterial blight by Pseudomonas savastanoi pv. glycines and bacterial brown spot by Pseudomonas syringae pv. syringae in Korea. It is difficult to identify each disease by early symptoms in fields, because the initial symptoms of these diseases are very similar to each other. In this study, we developed multiplex PCR detection method for rapid and accurate diagnosis of bacterial diseases. The glycinecin A of X. axonopodis pv. glycines, the tabtoxin of P. syringae pv. tabaci, the coronatine of P. savastanoi pv. glycines and the syringopeptin of P. syringae pv. syringae have been reported previously. These bacteriocin or phytotoxin producing genes were targeted to design the specific diagnostic primers. The primer pairs for diagnosis of each bacterial diseases were selected without nonspecific reactions. The studies on simultaneous diagnosis method were also conducted with primarily selected 21 primers. As a result, we selected PCR primer sets for multiplex PCR. Sizes of the amplified PCR products using the multiplex PCR primer set consist of 280, 355, 563 and 815 bp, respectively. This multiplex PCR method provides a efficient, sensitive and rapid tool for the diagnosis of the bacterial diseases in soybean.
This study was conducted to investigate novel genetic variations of MCIR^*3 allele. In general, white spotting or white belt on a black backgroud in pigs is determined by the E$^p$ allele at the MCIR/Extention locus. E$^p$ shares a frameshift mutation with the E$^{D2}$ allele for dominant black color. An oligonucleotide primer set was designed to amplify complete coding sequence of the porcine MCIR gene. The MCIR coding sequences obtained from five breeds those were Landrace(white). Yorkshire(white), Hampshire(belt), Berkshire(spot) and Jeju native black pigs(black), were used for this study. A multiple sequence alignment of the MCIR coding region using Clustal W was performed. The total length of the MCIR coding sequence ranged from 963 to 966 base pairs(bp) among the selected breeds. The sequence analysis of the complete coding region of MCIR was revealed that Hampshire and Jeju native black pig have 3 cytosines deletion and Birkshire has 2 cytosines deletion at codon 23(nt68) in Extention loci. Besides the finding, there were three different missense mutations and a frameshift mutation in the MCIR coding region.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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