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Genetic and Pathogenic Characterization of Bacterial Wilt Pathogen, Ralstonia pseudosolanacearum (Ralstonia solanacearum Phylotype I), on Roses in Korea
Ingyeong Lee, Yeong Son Kim, Jin-Won Kim, Duck Hwan Park 한국식물병리학회 The Plant Pathology Journal 10 Pages
한국식물병리학회 The Plant Pathology Journal 2020, 36권 5호 6 440-449 (10 pages)
The purpose of this study was to analyze the genetic and pathogenic characteristics of Ralstonia pseudosolanacearum in roses in Korea, and to examine the similarities and differences between Korean isolates and the first-reported European strains. Between 2017 and 2019, seventeen isolates from rose plants were identified as R. pseudosolanacearum using Ralstonia-specific primers. All 17 isolates were identified as race 1 using race-specific primers, and were confirmed as biovar 3 due to their... -
Tomato Yellow Leaf Curl China Virus Impairs Photosynthesis in the Infected Nicotiana benthamiana with βC1 as an Aggravating Factor
Tahir Farooq, Dandan Liu, Xueping Zhou, Qiuying Yang 한국식물병리학회 The Plant Pathology Journal 9 Pages
한국식물병리학회 The Plant Pathology Journal 2019, 35권 5호 12 521-529 (9 pages)
Tomato yellow leaf curl China virus is a species of the widespread geminiviruses. The infection of Nicotiana benthamiana by Tomato yellow leaf curl China virus (TYLCCNV) causes a reduction in photosynthetic activity, which is part of the viral symptoms. βC1 is a viral factor encoded by the betasatellite DNA (DNAβ) accompanying TYLCCNV. It is a major viral pathogenicity factor of TYLCCNV. To elucidate the effect of βC1 on plants’ photosynthesis, we measured the relative chlorophyll (Chl)... -
이기종 컴퓨팅을 활용한 환율 예측 뉴럴 네트워크 구현
한성현, 이광엽 인문사회과학기술융합학회 예술인문사회융합멀티미디어논문지 9 Pages
인문사회과학기술융합학회 예술인문사회융합멀티미디어논문지 2017, 제 7권 제 11호 7 71-79 (9 pages)
본 논문에서는 이기종 컴퓨팅을 활용한 환율 예측 뉴럴 네트워크를 구현했다. 환율 예측에는 많은 양의 데이터가 필요하다. 그에 따라 이러한 데이터를 활용할 수 있는 뉴럴 네트워크를 사용했다. 뉴 럴 네트워크는 크게 학습과 검증의 두 과정을 거친다. 학습은 CPU를 활용했다. 검증에는 Verilog HDL로 작성된 RTL을 FPGA에서 동작 시켰다. 해당 뉴럴 네트워크의 구조는 입력 뉴런 네 개, 히든 뉴런 네 개, 출력 뉴런 한 개를 가진다. 입력 뉴런에는 미국 1달러, 일본 100엔, EU 1유로, 영국 1파 운드의 원화 가치를 사용했다. 입력... -
토사재해 예경보를 위한 초단기 예측강우의 활용에 대한 연구
전환돈, 김수전 한국습지학회 한국습지학회지 9 Pages
한국습지학회 한국습지학회지 2017, Vol.19 No.3 14 366-374 (9 pages)
본 연구의 목적은 토사재해 예경보를 위하여 초단기 예측강우의 적용성을 검토하는 것이다. 초단기 예측자료를 활용하 기 위한 방법으로 신경망 모형을 적용하였다. 여기에서 레이더와 AWS의 관계를 이용하여 신경망을 학습하고 레이더 강우를 초단기 예측강우(MAPLE)로 대체하여 대상지역에 대한 강우량을 예측하였다. 6hr, 12hr, 24hr의 누적강우에 대한 토사재해 예경보기준을 이용하여 MAPLE 예측강우의 적용성을 Test-bed 지점에 설치한 AWS 강우량과 비교 평 가하였다. 평가결과 MAPLE 예측강우를 이용할 경우 AWS를 이용할 경우... -
퍼지 그래픽 시뮬레이터를 이용한 하수처리 시스템 활성오니공정의 최적화
남의석, 박종진, 우광방, Nahm. Eui-Suck, Park. Jong-Jin, Woo. Kwang-Bang 제어로봇시스템학회 제어·자동화·시스템공학 논문지 10 Pages
제어로봇시스템학회 제어·자동화·시스템공학 논문지 1997, Vol.3 No.2 204-213 (10 pages)
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Wavelet변환과 신경회로망에 의한 위장 영상의 질환 부위 패턴 인식 알고리즘
이상복, 이주신 대한전자공학회 電子工學會論文誌. Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S. S 8 Pages
대한전자공학회 電子工學會論文誌. Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S. S 1999, No.0 70-77 (8 pages)
고주파 계수 행렬로부터 대각 고주파 특징 파라미터 32개 등 모두 96개의 특징 파라미터를 추출한 후 각각의 특징 파라미터를 최대 값+0.5로 최소 값을 -0.5로 정규화 하여 신경회로망의 입력 벡터로 사용하였다. 위장 영상 패턴 인식을 위한 신경회로망은 교사 학습을 요구하는 다층 구조의 오차 역전파(Error back propagation)알고리즘으로 하였고 구조적 특성을 이용하여 입력층, 중간층, 출력층의 계층 구조로 설계하였다. 설계된 신경회로망의 학습은 학습계수를 0.2로 모우멘텀을 0.6으로 설정하여 출력층 최대오차가 0.01보다... -
자기조정 뉴로-퍼지제어기를 이용한 다지역 전력시스템의 부하주파수 제어
정형환, 김상효, 주석민, 허동렬, 이권순, Jeong. Hyeong-Hwan, Kim. Sang-Hyo, Ju. Seok-Min, Heo. Dong-Ryeol, Lee. Gwon-Sun 대한전기학회 전기학회논문지. The transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers. A / A, 전력기술부문 12 Pages
대한전기학회 전기학회논문지. The transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers. A / A, 전력기술부문 2000, Vol.49 No.3 95-106 (12 pages)
