Constructing the national inventory that can be used as a tool to identify and assess existing or potential contamination is necessary for efficiently managing the soil and groundwater contamination. In order to start this construction, the first step is how we define and classify potential contamination sources of soil and groundwater. After selecting the basic classification model of contamination sources from developed countries, we suggested the classification and list of the potential contamination sources of soil and groundwater which are appropriate for specific conditions of South Korea. In addition, we investigated several databases to confirm the existence of available data sources and then examined established attribute data through chemical accident response information system (CARIS) and water information system (WIS) in National Institute of Environmental Research and mine geographic information system (MGIS) in Mine Reclamation Corporation. All sorts of attribute data in the existing databases can be utilized as significant assessment factors for determining the management priority of potential contamination sources in the future. Therefore, it is required the expanded investigation of additional database sources and the continual modification so that the classification system of potential contamination sources can be improved.
WRKY family proteins are a class of plant-specific transcription factors involved in stress response signaling pathways. In this study a gene encoding a putative WRKY protein was isolated from a pepper EST database (http://genepool.kribb.re.kr). The cDNA, named Capsicum annuum WRKY2 (CaWRKY2), encodes a putative polypeptide of 548 amino acids, containing two WRKY domains with zinc finger motifs and two potential nuclear localization signals. Northern blot analyses showed that CaWRKY2 mRNA was preferentially induced during incompatible interactions of pepper plants with PMMoV, Pseudomonas syringae pv. syringae 61, and Xanthomonas axonopodis pv. vesicatoria race 3. Furthermore, CaWRKY2 transcripts were strongly induced by wounding and ethephon treatment, whereas only moderate expression was detected following treatment with salicylic acid and jasmonic acid. CaWRKY2 was translocated to the nucleus when a CaWRKY2-smGFP fusion construct was expressed in onion epidermal cells. CaWRKY2 also had transcriptional activation activity in yeast. Taken together our data suggest that CaWRKY2 is a pathogen-inducible transcription factor that may have a role in early defense responses to biotic and abiotic stresses.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.7
no.1
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pp.267-277
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2003
The purpose of this study makes a retrofit and rehabilitation practice trough the analysis and the improvement for the underlying problem of current retrofit and rehabilitation methods. Therefore, the deterioration process, the damage cause, the condition classification, the fatigue mechanism and the applied quantity of strengthening methods for slab bridge decks were analysed. Artificial neural networks are efficient computing techniqures that are widely used to solve complex problems in many fields. In this study, a back-propagation neural network model for estimating a management on existing slab bridge decks from damage cause, damage type, and integrity assessment at the initial stsge is need. The training and testing of the network were based on a database of 36. Four different network models werw used to study the ability of the neural network to predict the desirable output of increasing degree of accuracy. The neural networks is trained by modifying the weights of the neurons in response to the errors between the actual output values and the target output value. Training was done iteratively until the average sum squared errors over all the training patterms were minimized. This generally occurred after about 5,000 cycles of training.
The purpose of this study is to offer acoustical database of warp knitted fabrics by investigating frictional sound properties and physiological responses according to structural parameters such as construction, lap form, and direction of mutual guide bar movement. Fabric sounds of seven warp knitted fabrics are recorded, and Zwicker's psychoacoustic parameters - loudness(Z), sharpness(Z), roughness(Z), and fluctuation strength(Z) - are calculated. Also, physiological responses evoked by frictional sounds of warp knitted fabrics are measured such as electroencephalogram (EEG), the ratio of high frequency to low frequency (HF/LF), respiration rate (RESP), skin conductance level (SCL), and photoplethysmograph (PPG). In case of constructions, frictional sound of sharkskin having higher loudness(Z) and fluctuation strength(Z) increases RESP. By lap form, open lap has louder and larger fluctuating sound than closed lap, but there aren't significant difference of physiological responses between open lap and closed lap. In direction of mutual guide bar movement, parallel direction evokes bigger changes of beta wave than counter direction because of its loud, rough, and fluctuating sound. Fluctuation strength(Z) and roughness(Z) are defined as important factors for predicting physiological responses in construction and mutual guide bar movement, respectively.
The speech synthesis technology is widely used and its application area is also being broadened to an automatic response service, a learning system for handicapped person, etc. However, the sound quality of the speech synthesizer has not yet reached to the satisfactory level of users. To make a synthesized speech, the existing synthesizer generates rhythms only by the interval information such as space and comma or by several punctuation marks such as a question mark and an exclamation mark so that it is not easy to generate natural rhythms of people even though it is based on mass speech database. To make up for the problem, there is a way to select rhythms after processing language from a higher level information. This paper proposes a method for generating tags for controling rhythms by analyzing the meaning of sentence with speech situation information. We use the Systemic Functional Grammar (SFG) [4] which analyzes the meaning of sentence with speech situation information considering the sentence prior to the given one, the situation of a conversation, the relationship among people in the conversation, etc. In this study, we generate Semantic Speech Control Tag (SSCT) by the result of SFG's meaning analysis and the voice wave analysis.
In this paper, we propose the artificial vision system using human visual information processing and wavelet. Artificial vision system may be used for the visually impaired person and the machine recognition system. In this paper, we have constructed the information compression process to ganglion cells from the human retina. And we have reconstructed the primary visual information using recovery process to primary visual cortex from ganglion. Primary visual information is constructed by wavelet transformation using a high frequency and low frequency response. In the experiment, we used the faces database of AT&T. And the proposed method was able to improve the accuracy of face recognition considerably. And it was verified through experiments.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2002.10a
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pp.227-236
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2002
The purpose of this study makes a retrofit and rehabilitation practice trough the analysis and the improvement for the underlying problem of current retrofit and rehabilitation methods. Therefore, the deterioration process, the damage cause, the condition classification, the fatigue mechanism and the applied quantity of strengthening methods for RC deck slabs were analyzed. Artificial neural networks are efficient computing techniques that are widely used to solve complex problems in many fields. In this study, a back-propagation neural network model for estimating a management on existing reinforced concrete bridge decks from damage cause, damage type, and integrity assessment at the initial stage is need. The training and testing of the network were based on a database of 36. Four different network models were used to study the ability of the neural network to predict the desirable output of increasing degree of accuracy. The neural networks is trained by modifying the weights of the neurons in response to the errors between the actual output values and the target output value. Training was done iteratively until the average sum squared errors over all the training patterns were minimized. This generally occurred after about 5,000 cycles of training.
Kim, Seung-Su;Kim, Chang-Hwan;Park, Jong-Hyeon;You, Bum-Jae
The Journal of Korea Robotics Society
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v.1
no.2
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pp.188-196
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2006
During the communication and interaction with a human using motions or gestures, a humanoid robot needs not only to look like a human but also to behave like a human to make sure the meanings of the motions or gestures. Among various human-like behaviors, arm motions of the humanoid robot are essential for the communication with people through motions. In this work, a mathematical representation for characterizing human arm motions is first proposed. The human arm motions are characterized by the elbow elevation angle which is determined using the position and orientation of human hands. That representation is mathematically obtained using an approximation tool, Response Surface Method (RSM). Then a method to generate human-like arm motions in real time using the proposed representation is presented. The proposed method was evaluated to generate human-like arm motions when the humanoid robot was asked to move its arms from a point to another point including the rotation of its hand. The example motion was performed using the KIST humanoid robot, MAHRU.
The maize pathogen Gibberella moniliformis produces fumonisins, a group of mycotoxins associated with several disorders in animals and humans, including cancer. The current focus of our research is to understand the regulatory mechanisms involved in fumonisin biosynthesis. In this study, we employed a proteomics approach to identify novel genes involved in the fumonisin biosynthesis under nitrogen stress. The combination of genome sequence, mutant strains, EST database, microarrays, and proteomics offers an opportunity to advance our understanding of this process. We investigated the response of the G. moniliformis proteome in limited nitrogen (N0, fumonisin-inducing) and excess nitrogen (N+, fumonisin-repressing) conditions by one- and two-dimensional electrophoresis. We selected 11 differentially expressed proteins, six from limited nitrogen conditions and five from excess nitrogen conditions, and determined the sequences by peptide mass fingerprinting and MS/MS spectrophotometry. Subsequently, we identified the EST sequences corresponding to the proteins and studied their expression profiles in different culture conditions. Through the comparative analysis of gene and protein expression data, we identified three candidate genes for functional analysis and our results provided valuable clues regarding the regulatory mechanisms of fumonisin biosynthesis.
In data broadcasting environments, the server periodically broadcasts data items in the database through the broadcast channel. When each client wants to access any data item, it should monitor the broadcast channel and wait for the desired item to arrive. Client data caching is a very effective technique for reducing the time spent waiting for the desired item to be broadcasted. This paper proposes a new client cache management scheme, named 2Q-CF, to reduce this waiting time and evaluate its performance on the basis of a simulation model. The performance results indicate that 2Q-CF scheme shows superior performances over LRU-CF and CF in the average response time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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