This study was intended to investigate the effects of solvents, particle size of a sample, sample to solvent ratio, temperature and time on the extraction of garlic oleoresin. Among eleven solvents used for oleoresin extraction from garlic, the optimal solvent was methyl alcohol. The most appropriate particle size of garlic, extracting temperature and mixing ratio of garlic to methyl alcohol were 20mesh, $25^{\circ}C$ and 1 to 3(w/w), respectively. On the basis of yield in oleoresin extraction, optimum extracting time was about 4 hours. The yield of oleoresin under the above-mentioned conditions was 21.3%. "L" and "b" as color appearance were decreased, whereas "a"was increased slightly during 60 days storage at 5$^{\circ}C$, $25^{\circ}C$ and 4$0^{\circ}C$. Changes in the pyruvate content showed close relation to pH value. During storage pyruvate content of garlic oleoresin was decreased as increasing storage temperature.
Plant tissue homogenization using a mortar or mechanical equipment has been the preferred method for obtaining high yields of total RNA; this method, however, is both time-consuming and expensive. Additionally, homogenization may generate excessive endogenous RNases, polyphenolics, and other substances that reduce the quality and quantity of RNA. In this study, we describe the microwave irradiation-assisted RNA extraction (MIRE) technique which, without tissue disruption and homogenization, allows for the cost-effective and rapid generation of intact RNA from apple cane shavings and the reliable detection of apple virus by RT-PCR.
In the field of industrial applications, the real-time performance of the target detection problem is very important. The most serious time consumption in the pedestrian detection process is the extraction phase of the candidate window. To accelerate the speed, in this paper, a fast extraction of pedestrian candidate window based on the BING (Binarized Normed Gradients) algorithm replaces the traditional sliding window scanning. The BING features are extracted with the positive and negative samples and input into the two-stage SVM (Support Vector Machine) classifier for training. The obtained BING template may include a pedestrian candidate window. The trained template is loaded during detection, and the extracted candidate windows are input into the classifier. The experimental results show that the proposed method can extract fewer candidate window and has a higher recall rate with more rapid speed than the traditional sliding window detection method, so the method improves the detection speed while maintaining the detection accuracy. In addition, the real-time requirement is satisfied.
Rapid Development and adoption of AIS as a survailance tool has resulted in widespread application of data analysis technology, in addition to AIS ship trajectory clustering. AIS data-based clustering has become an increasingly popular method for marine traffic pattern recognition, ship route prediction and anomaly detection in recent year. In this paper we propose a route waypoint extraction by clustering ships CoG variance trajectory using Density-Based Spatial Clustering of Application with Noise (DBSCAN) algorithm in both port approach channel and coastal waters. The algorithm discovers route waypoint effectively. The result of the study could be used in traffic route extraction, and more-so develop a maritime anomaly detection tool.
Statement of problem. Relatively low success rate of root analogue implant system was supposed to be due to the time duration between extraction and implant installation. The use of three-dimensional computer tomography and the reconstruction of objects using rapid prototyping methods would be helpful to shorten this time. Purpose. This aim of this study was to evaluate the application possibility of the 3-dimensional computer tomography and the rapid prototyping to root analogue implants. Material and methods. Ten single rooted teeth were prepared. Width and height of the teeth were measured by the marking points. This was followed by CT scanning, data conversion and rapid prototyping model fabrication. 2 methods were used; fused deposition modelling and stereolithography. Same width and height of this models were measured and compared to the original tooth. Results. Fused deposition modelling showed an enlarged width and reduced height. The stereolithography showed more exact data compared with the fused deposition modelling. Smaller standard deviation were recorded in the stereolithographic method. Overall width error from tooth to rapid prototyping was 7.15% in fused deposition modelling and 0.2% in stereolithography. Overall height showed the tendency of reducing dimensions. Conclusion. From the results of this study, stereolithography seems to be very predictable method of fabricating root analogue implant.
안정적인 작물 생산을 위하여 국내 농업지역에 대한 효과적인 작황 모니터링 기법의 요구가 증대되고 있다. 본 연구에서는 작물 재배지역 추출을 위하여 딥러닝 기법을 이용한 분류 모델을 개발하고, 이를 위성영상에 적용하고자 하였다. 이를 위하여, 식생분석에 유용한 blue, green, red, red-edge, NIR 밴드를 포함하고 있는 RapidEye 위성영상을 이용하여 작물 재배지역에 대한 훈련자료를 구축하고, 이를 활용하여 국내 양파 및 마늘 작물에 대한 재배면적을 추정하고자 하였다. 대기보정된 RapidEye 위성영상을 활용하여 훈련자료를 구축하였으며, 작물지역의 분류를 위하여 대표적인 의미론적 분할을 위한 딥러닝 모델인 FC-DenseNet을 이용하여 딥러닝 모델을 생성하였다. 최종적인 작물 재배지역은 지적도와의 결합을 통하여 객체 기반의 자료로 생성하였다. 실험결과, 대기보정된 훈련자료를 이용하여 학습된 FC-DenseNet 모델은 훈련에 사용되지 않은 타 지역의 작물 재배지역을 효과적으로 검출할 수 있음을 확인하였다.
The patient, 18-year-old girl, had a class III malocclusion with the lateral compression of the maxilla due to the premature loss of the canines, mild mandibular prognathism, and mouth breathing habit. The treatment plan consisted of 1) rapid maxillary expansion 2) a period of retention 3) extraction of the first mandibular premolars instead of surgical correction 4) completion of orthodontic treatment with multibanded system. The maxilla was separated in the midline by the application of orthopedic forces via a cemented rapid maxillary expansion device. After 18 months, She gained functional overbite-overjet relationship, good interdigitation of buccal segments, and facial harmony due to the retraction of lower anterior teeth.
In this study, Agricultural Infrastructures of Shincheon-gun in North Korea are investigated using Kompsat-2 and RapidEye satellite imagery. Target agricultural infrastructures are agricultural landuse, irrigation and drainage canals, dammed pools for irrigation and pumping stations. KOMPSAT-2 satellite imagery are use to investigate agricultural hydraulic structures and agricultural landuse are investigated by RapidEye Imagery. Geometric correction are performed using 28 GCP and QUAC method are used for atmospherical correction in all imagery. ISODATA clustering and naked-eye classification method are used for extracting agricultural hydraulic structures and Object-based analysis is applied to classifying the agricultural landuse. Extraction results of agricultural hydraulic structures and agricultural are presented and we suggest the applicability of satellite imagery to investigate agricultural infrastructures in North Korea.
Unstructured workspaces which are typical in construction contain unpredicable activities as well as changing environments. Most automated and semi-automated construction tasks require real-time information about the local workspace in the form of 3D geometric models. This paper describes and demonstrates a new rapid, local area geometric data extraction and 3D visualization method for unstructured construction workspaces that combines human perception, simple sensors, and descriptive CAD models. The rapid approach will be useful in construction in construction in order to optimize automated equipment tasks and to significantly improve safety and a remote operator's spatial perception of the workspace.
With rapid land development, land category should be updated on a regular basis. However, manual field surveys have certain limitations. In this study, attempts were made to extract a feature vector considering spectral signature by parcel, PIMP (Percent Imperviousness), texture, and VIs (Vegetation Indices) based on RapidEye satellite image and cadastral map. A total of nine land categories in which feature vectors were significantly extracted from the images were selected and classified using SVM (Support Vector Machine). According to accuracy assessment, by comparing the cadastral map and classification result, the overall accuracy was 0.74. In the paddy-field category, in particular, PO acc. (producer's accuracy) and US acc. (user's accuracy) were highest at 0.85 and 0.86, respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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