Many proteins are expressed as an insoluble form during the production using Escherichia coli (E. coli) system. Although various methods are applied to increase their amounts of soluble expression, refolding is the only feasible way to obtain a target protein in some cases. Moreover, protein NMR experiments require 13C/15N-labeled proteins that can only be obtained from E. coli systems in terms of cost and technical difficulty. The finding of appropriate refolding conditions for a target protein is a time-consuming process. In particular, it is very difficult to determine whether the refolded protein has a native structure, when a target protein has no enzymatic activity and its refolding yield is very low. Here, we showed that 1-dimensional 1H-15N heteronuclear single quantum correlation (1D 1H-15N HSQC) experiment can be efficiently used to screen an optimal condition for the refolding of a target protein by monitoring both the structure and concentration of the refolded protein.
Kim, Minyoung;Jeon, Jonggil;Kim, Youngjin;Choi, Yonghun
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2017.05a
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pp.198-198
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2017
Climate change causes unpredictable and erratic climatic patterns which affects crop production in agriculture and threatens public health. To cope with the challenges of climate change, sustainable and sound growth environment for crop production should be secured. Recent attention has been given to the development of smart irrigation system using sensors and wireless network as a solution to achieve water conservation as well as improvement in crop yield and quality with less water and labor. This study developed the smart irrigation technique for farmlands by monitoring the soil moisture contents and real-time climate condition for decision-making support. Central to this design is micro-controller which monitors the farm condition and controls the distribution of water on the farm. In addition, a series of laboratory studies were conducted to determine the optimal irrigation pattern, one time versus plug time. This smart technique allows farmers to reduce water use, improve the efficiency of irrigation systems, produce more yields and better quality of crops, reduce fertilizer and pesticide application, improve crop uniformity, and prevent soil erosion which eventually reduce the nonpoint source pollution discharge into aquatic-environment.
Arshad, Muhammad Zeeshan;Nawaz, Javeria;Park, Jin-Su;Shin, Sung-Won;Hong, Sang-Jeen
Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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2012.02a
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pp.241-241
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2012
Semiconductor industry has been taking the advantage of improvements in process technology in order to maintain reduced device geometries and stringent performance specifications. This results in semiconductor manufacturing processes became hundreds in sequence, it is continuously expected to be increased. This may in turn reduce the yield. With a large amount of investment at stake, this motivates tighter process control and fault diagnosis. The continuous improvement in semiconductor industry demands advancements in process control and monitoring to the same degree. Any fault in the process must be detected and classified with a high degree of precision, and it is desired to be diagnosed if possible. The detected abnormality in the system is then classified to locate the source of the variation. The performance of a fault detection system is directly reflected in the yield. Therefore a highly capable fault detection system is always desirable. In this research, time series modeling of the data from an etch equipment has been investigated for the ultimate purpose of fault diagnosis. The tool data consisted of number of different parameters each being recorded at fixed time points. As the data had been collected for a number of runs, it was not synchronized due to variable delays and offsets in data acquisition system and networks. The data was then synchronized using a variant of Dynamic Time Warping (DTW) algorithm. The AutoRegressive Integrated Moving Average (ARIMA) model was then applied on the synchronized data. The ARIMA model combines both the Autoregressive model and the Moving Average model to relate the present value of the time series to its past values. As the new values of parameters are received from the equipment, the model uses them and the previous ones to provide predictions of one step ahead for each parameter. The statistical comparison of these predictions with the actual values, gives us the each parameter's probability of fault, at each time point and (once a run gets finished) for each run. This work will be extended by applying a suitable probability generating function and combining the probabilities of different parameters using Dempster-Shafer Theory (DST). DST provides a way to combine evidence that is available from different sources and gives a joint degree of belief in a hypothesis. This will give us a combined belief of fault in the process with a high precision.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2012.05a
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pp.185-187
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2012
In this paper, the MR fluid damper to the application of the paramagnetic (paramagnetic) particles dispersed in the MR fluid inside the magnet current caused by the MR damper using the principles of the internal fluid delivery yield stress variation is characterized in Silky. In other words, the current strength of the MR fluid damper according to the internal friction coefficient varies phenomenon is to use. The MR fluid damper to control the MCU that you want to use Microchip's dsPIC chips, and current control in order to improve performance by using the PWM and UART communication to an external monitor to monitor the entire system was designed. In this study using MR fluid dampers and dsPIC chip dehydration process happens when a washing machine vibration and noise, vibration and noise reduction sikidorok washing machine protection systems are proposed.
Kim, Handon;Jung, Mincheol;Oh, Donggeun;Cho, Hyunsang;Choi, Seun;Jang, Hyounseung;Kim, Jimin
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.23
no.1
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pp.98-105
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2022
It is essential for vertical smart farms that artificially grow crops in an enclosed space to properly utilize air environment facilities to create an appropriate growth environment. However, domestic vertical smart farm companies are creating a growing environment by relying on empirical data rather than systematic methods. Using IoT to create a growing environment based on systematic and precise monitoring can increase crop production yield and maximize profitability. This study aims to construct a monitoring system using IoT and to analyze the cause by demonstrating the imbalance of temperature environment, which is a significant factor in crop cultivation. 1) The horizontal temperature distribution of the multi-layer shelf was measured with different operating methods of LED and air conditioner. As a result, there was a temperature difference of "up to 1.7℃" between the sensors. 2) As a result of measuring the vertical temperature distribution, the temperature difference was "up to 6.3℃". In order to reduce this temperature gap, a strategy for proper arrangement and operation of air conditioning equipment is required.
Park, Tae-Jung;Yang, Min-Ho;Lee, Sang-Yup;Kim, Soo-Hyun
KSBB Journal
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v.24
no.3
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pp.227-238
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2009
In the recent years, some organic toxic chemicals were used for obtaining high-yield productivity in agriculture. The undegraded pesticides may remain in the agricultural foods through atmosphere, water, and soil and cause public health problems to environmental resources and human beings even at very low concentrations. Small amounts of pesticides can affect a central nervous system, resulting in immunogenic diseases, infertility problems, respiratory diseases and born marrow diseases, which can lead even to death. Monitoring of the environmental pesticide is one of the important issues for the human well-being. Several kinds of biosensors have been successfully applied to the detection of agrichemical toxicity. Also, few platforms for biocide detection have been definitely developed for the degradation and reaction of pesticides. Biochip and electrochemistry experiments involve immobilizing a receptor molecule on a solid substrate surface, and monitoring its interaction with an analyze in a sample solution. Furthermore, nanotechnology can be applied to make high-throughput analyses that are smaller, faster and sensitive than conventional assays. Some nanomaterials or nanofabricated surfaces can be coupled to biomolecules and used in antibody-based assays and enzymatic methods for pesticide residues. The operation procedure has become more convenient as it does not require labeling procedure. In this paper, we review the recent advances in agrichemical defection research and also describe the label-free biosensor for pesticides using various useful detection methods.
Microbial community shifts, associated with performance data, were investigated in an anaerobic batch digester treating high-solid food waste under mesophilic conditions using, a combination of molecular techniques and chemical analysis methods. The batch process was successfully operated with an organic removal efficiency of 44.5% associated with a biogas yield of 0.82 L/g $VS_{removal}$. Microbial community structures were examined by denaturing gel gradient electrophoresis. Clostridium and Symbiobacterium organisms were suggested to be mainly responsible for the organic matter catabolism in hydrolysis and acidogenesis reactions. The dynamics of archaeal and methanogenic populations were monitored using real-time PCR targeting 16S rRNA genes. Methanosarcina was the predominant methanogen, suggesting that the methanogenesis took place mainly via an aceticlastic pathway. Hydrogenotrophic methanogens were also supported in high-solid anaerobic digestion of food waste through syntrophism with syntrophic bacterium. Microbial community shifts showed good agreement with the performance parameters in anaerobic digestion, implying the possibility of diagnosing a high-solid anaerobic digestion process by monitoring microbial community shifts. On the other hand, the batch results could be relevant to the start-up period of a continuous system and could also provide useful information to set up a continuous operation.
Ha, Dae-Geun;Koo, Jun-Mo;Park, Dam-Dae;Han, Chong-Hun
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.21
no.9
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pp.875-880
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2015
Traditional semiconductor process control has been performed through statistical process control techniques in a constant process-recipe conditions. However, the complexity of the interior of the etching apparatus plasma physics, quantitative modeling of process conditions due to the many difficult features constraints apply simple SISO control scheme. The introduction of the Advanced Process Control (APC) as a way to overcome the limits has been using the APC process control methodology run-to-run, wafer-to-wafer, or the yield of the semiconductor manufacturing process to the real-time process control, performance, it is possible to improve production. In addition, it is possible to establish a hierarchical structure of the process control made by the process control unit and associated algorithms and etching apparatus, the process unit, the overall process. In this study, the research focused on the methodology and monitoring improvements in performance needed to consider the process management of future developments in the semiconductor manufacturing process in accordance with the age of the APC analysis in real applications of the semiconductor manufacturing process and process fault diagnosis and control techniques in progress.
This paper describes the development of a circularly polarized microstrip antenna, as a part of the Circularly Polarized Synthetic Aperture Radar (CP-SAR) sensor which is currently under developed at the Microwave Remote Sensing Laboratory (MRSL) in Chiba University. CP-SAR is a new type of sensor developed for the purpose of remote sensing. With this sensor, lower-noise data/image will be obtained due to the absence of depolarization problems from propagation encounter in linearly polarized synthetic aperture radar. As well the data/images obtained will be investigated as the Axial Ratio Image (ARI), which is a new data that hopefully will reveal unique various backscattering characteristics. The sensor will be mounted on an Unmanned Aerial Vehicle (UAV) which will be aimed for fundamental research and applications. The microstrip antenna works in the frequency of 1.27 GHz (L-Band). The microstrip antenna utilized the proximity-coupled method of feeding. Initially, the optimization process of the single patch antenna design involving modifying the microstrip line feed to yield a high gain (above 5 dBi) and low return loss (below -10 dB). A minimum of 10 MHz bandwidth is targeted at below 3 dB of Axial Ratio for the circularly polarized antenna. A planar array from the single patch is formed next. Consideration for the array design is the beam radiation pattern in the azimuth and elevation plane which is specified based on the electrical and mechanical constraints of the UAV CP-SAR system. This research will contribute in the field of radar for remote sensing technology. The potential application is for landcover, disaster monitoring, snow cover, and oceanography mapping.
For mass production of poly(3-hydroxybutyrate) (PHB), high cell density cultures of Ralstonia eutropha were carried out in 2.5-1 and 60-1 fermentors by two fed-batch culture techniques of nitrogen and phosphate limitation. When the nitrogen limitation technique was employed using both an on-line glucose monitoring and control system, a high concentration level of PHB (121g/l) was obtained in the small-scale fermentor of 2.5 1. However, the PHB concentration obtained in a large-scale fermentor of 60 1 only turned out to be 60g/l. In contrast, when another fed-batch culture technique of the phosphate-limitation employing dissolved oxygen (DO) stat glucose feeding was used, a large amount of PHB was successfully produced in both 60-1 and 2.5-1 fermentors. In a 2.5-1 fermentor, concentrations of PHB and cells obtained in 58 h were 175 and 210 g/l, respectively, which corresponded to the PHB productivity level of 3.02 g/l/h. In a 60-1 fermentor, a final cell concentration of 221 g/l and a PHB concentration of 180 g/l with PHB productivity level of 3.75 g/l/h were obtained in 48h. PHB content and yield from glucose were 81% and 0.38g PHB/g glucose, respectively. These data suggest that the phosphate limitation technique is more effective compared to nitrogen limitation in the mass production of PHB by R. eutropha of a large scale.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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