This paper deals with the problem of estimating the log-transformed linear regression model to fit actual battle data from the Ardennes Campaign of World War II into the Lanchester model. The problem of determining a global solution for parameters and multicollinearity problems are identified and modified by examining the results of previous studies on data. The least squares method requires attention because a local solution can be found rather than a global solution if considering a specific constraint or a limited candidate group. The method of exploring this multicollinearity problem can be confirmed by a statistic known as a variance inflation factor. Therefore, the Lanchester model is simplified to avoid these problems, and the combat power attrition rate model was proposed which is statistically significant and easy to explain. When fitting the model, the dependence problem between the data has occurred due to autocorrelation. Matters that might be underestimated or overestimated were resolved by the Cochrane-Orcutt method as well as guaranteeing independence and normality.
After the Human Genome Project finished the sequencing of a human DNA sequence, the concerns on protein functions are increasing. Since the structures of proteins are conserved in divergent evolution, their functions are determined by their structures rather than by their amino acid sequences. Therefore, if similarities between two protein structures are observed, we could expect them to have common biological functions. So far, a lot of researches on protein structure alignment have been performed. However, most of them use RMSD(Root Mean Square Deviation) as a similarity measure with which it is hard to judge the similarity level of two protein structures intuitively. In addition, they retrieve only one result having the highest alignment score with which it is hard to satisfy various users of different purpose. To overcome these limitations, we propose a novel protein structure alignment algorithm based on MRPD(Maximum of Residue Pair Distance) and SG (Similarity Graph). MRPD is more intuitive similarity measure by which fast tittering of unpromising pairs of protein pairs is possible, and SG is a compact representation method for multiple alignment results with which users can choose the most plausible one among various users' needs by providing multiple alignment results without compromising the time to align protein structures.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.51
no.12
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pp.150-159
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2014
The latest video coding standard, HEVC can improve the coding efficiency significantly compared with the H.264/AVC. However the HEVC encoder requires much larger computational complexities. The longer 8-tap interpolation filter of the HEVC which is used in a non-integer motion estimation is one of the reasons and this paper aims to reduce the computational complexities. First of all, three shorter-tap interpolation filters for a motion estimation process are tested rather than the use of a standard interpolation filter. In addition, the fast searching strategies to reduce the number of comparisons for choosing the best non-integer motion vector are proposed. Finally, the interpolation process is selectively applied according to the searching strategy. By combining all of the techniques, the experimental results show that the encoding times can be reduced by 13.6%, 18.5% and 21.1% with the coding efficiency penalties of 0.7%, 1.5% and 2.5%, respectively. For the full-HD video sequences, the coding efficiency penalties are reduced to 0.4%, 1.1% and 1.6% at the same level of the encoding time savings, which shows the effectiveness of the proposed schemes for the high resolution video sequences.
This study is focused on the investigation of the genes which are induced by various stresses of the halophyte Salicornia herbacea. One of the factors influencing in the germination of Salicornia herbacea is salt stress. The highest germination rate was found in the condition without NaCl, and the upper limit of the NaCl concentration for the germination of Salicornia herbacea was 7%. The optimal temperature of $20^{\circ}C$showed a germination rate of 98%. Among genes induced by stress the 2CysPrx gene was cloned and analyzed for this study. The 2CysPrx gene has two cysteine conserved residues and is composed of 275 amino acids with molecular weight of 30.1kDa. The 2CysPrx gene appeared to be one copy in the genome and consists of 6 introns and 7 exons. Quantitative real-time PCR revealed that the highest transcription rate induced by NaCl and $H_2O_2$ appeared to be at the concentration of 3.5% NaCl and 40mM $H_2O_2$, respectively. The amount of transcript induced by high temperature($40^{\circ}C$) and $75{\mu}M$ of ABA was respectively highest. The gene at low temperature ($4^{\circ}C$) appeared not to be expressed. We are conducting to clone other peroxyredoxin genes induced by various environmental stresses.
Recently, sustainable production of biofuel using algal biomass is being pursued because of its enormous potential. First and foremost, securing superior strains to develop an efficient production system for algal biodiesel through screening or genetic improvement of microalgae is necessary. The genus of Botryococcus is regarded as one of the superior microalgae for biodiesel production due to its ability to accumulate high amounts of lipids and hydrocarbons. However, its low growth rate is a bottleneck for large-scale production and commercialization. The purpose of this study is to obtain indigenous Botryococcus strains which possess high lipid content and biomass productivity. The Botryococcus sp. was isolated from the Seobu Reservoir in Jeju Island and identified as Botryococcus sudeticus J2 by comparative analysis of 18s rRNA gene and ITS regions. The biomass productivity and lipid content of B. sudeticus J2 were 0.116 g $L^{-1}day^{-1}$ and 40.1% of dry wt., respectively. This was higher than the value of B. braunii UTEX 572, which is widely regarded as a superior strain among Botryococcus species. The relatively high growth rate of B. sudeticus J2 was achieved under a light intensity of 240 ${\mu}mol$ photons $m^{-2}s^{-1}$ with ambient air spargingwhen compared to 120 ${\mu}mol$ photons $m^{-2}s^{-1}$ with 2% $CO_2$ supply. In summary, it is likely that the isolated B. sudeticus J2 can be used for the mass cultivation and biodiesel production.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.17
no.1
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pp.225-232
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2013
In this paper, we introduce a method that can be used to select the position of head node for context-awareness information. The validity of the head node optimal location is saving the energy in the path according to the clustering. It is important how to elect one of the relay node for energy efficiency routing. Existing LEACH algorithm to elect the head node when the node's energy probability distribution function based on the management of the head node is optional cycle. However, in this case, the distance of the relay node status information including context-awareness parameters does not reflect. These factors are not suitable for the relay node or nodes are included in the probability distribution during the head node selects occurs. In particular, to solve the problems from the LEACH-based hierarchical clustering algorithms, this study defines location with the status context information and the residual energy factor in choosing topology of the structure adjacent nodes. The proposed ECOPS (Energy Conserving Optimal path Schedule) algorithm that contextual information is contributed for head node selection in topology protocols. This proposed algorithm has the head node replacement situations from the candidate head node in the optimal path and efficient energy conservation that is the path of the member nodes. The new head node election technique show improving the entire node lifetime and network in management the network from simulation results.
Members of Chlorociboria are soft-rot ascomycetes that produce blue-green pigment. We investigated the growth characteristics of two Korean species of Chlorociboria, eight strains of Chlorociboria aeruginascens and Chlorociboria poutoensis, under various culture conditions (solid media, temperature, pH) and screened them for extracellular enzyme activity. Although the growth rate was slow, all tested strains of Chlorociboria spp. grew well on potato dextrose agar (PDA; 16.3~42.6 mm after 60 days) or Sabouraud dextrose agar (SDA), but not on malt extract agar (MEA). Compared with C. aeruginascens strains, C. poutoensis strains exhibited higher expression of blue-green pigments on both PDA and SDA media. The optimal temperature for mycelial growth was $20{\sim}25^{\circ}C$, and mycelial growth was lower at $30^{\circ}C$ than at $10^{\circ}C$. All strains tended to have increased mycelial growth as the incubation temperature increased in the range of 10 to $20^{\circ}C$. The optimal pH of potato dextrose broth (PDB) for mycelial growth varied according to the strain under static culture conditions. Maximum biomass production was obtained at pH 6.0 for NIFoS 579 ($114.3{\pm}5.1mg/60days$), but it maintained a stable pigment expression under a broad pH spectrum. The activities of both cellulase and laccase were observed in all tested strains of Chlorociboria spp. Enzyme activities of NIFoS 579 were remarkably higher than those of the other strains. From these results, we suggest that C. poutoensis NIFoS 579 is a potential candidate for use as a source of natural blue-green dye.
This study was conducted to develop ingrowth estimation equations on Pinus densiflora found in Gangwon Province and in the center of Korean Peninsula, based on the National Forest Inventory (NFI)'s permanent sampling plot data. For this study, identical sampling plots in $5^{th}$ and $6^{th}$ NFI data were collected in order to identify ingrowth amounts for the last 5 years. Following two-stage approaches in developing the ingrowth estimation equations, the logistic regression model was used in the first stage to estimate the ingrowth probability. In the second stage, regression analysis on sampling plots with ingrowth occurrence was used to estimate the ingrowth amount. A candidate model was finally selected as an optimal model after a verification based on three evaluation statistics which include mean difference (MD), standard deviation of difference (SDD) and standard error of difference (SED). In results, a logistic regression model based on the number of sampling plot which did not result in ingrowth (model VI), was selected for an ingrowth probability estimation equation and exponential function including the species composition (SC) variable was optimal for an ingrowth estimation equation (model VII). The ingrowth estimation equations developed in this study also evaluated the estimation ability in various forest stand conditions, and no particular issue in fitness or applicability was observed.
The hydraulic properties of domestic natural clay/crushed rock mixture suggested as a candidate backfill material for the low and intermediate level waste repository were investigated. The dry density-water content relationship was studied to define an optimum water content that gives a maximum attainable dry density at constant compaction pressure. The hydraulic conductivities of clay/crushed rock mixture as a function of clay content were also measured. As the clay content decreased, the maximum attainable dry density increased and the optimum water content became more distinct. However the attainable density is not significantly sensitive to water content. The hydraulic conductivities of the mixture increased from 5 $\times$ 10$^{-12}$ m/s to 7 $\times$ 10$^{-10}$ m/s with clay content decreasing from 100 wt.% to 25 wt.% at dry density of 1.2 Mg/㎥. In case of dry density of 1.5 Mg/㎥, they maintain the lower values of 5 $\times$ 10$^{-12}$ m/s even at 25 wt.% clay content. The concept of effective clay dry density was suggested to estimate the hydraulic conductivity of the mixture. It was shown that the effective clay dry density concept can explain welt the hydraulic conductivities of the mixtures with various dry density and crushed rock content.
Purpose: This study aims to improve the recognition rate of Auto People Counting (APC) in accurately identifying and providing information on remaining evacuees in disaster-vulnerable facilities such as nursing homes to firefighting and other response agencies in the event of a disaster. Methods: In this study, a baseline model was established using CNN (Convolutional Neural Network) models to improve the algorithm for recognizing images of incoming and outgoing individuals through cameras installed in actual disaster-vulnerable facilities operating APC systems. Various algorithms were analyzed, and the top seven candidates were selected. The research was conducted by utilizing transfer learning models to select the optimal algorithm with the best performance. Results: Experiment results confirmed the precision and recall of Densenet201 and Resnet152v2 models, which exhibited the best performance in terms of time and accuracy. It was observed that both models demonstrated 100% accuracy for all labels, with Densenet201 model showing superior performance. Conclusion: The optimal algorithm applicable to APC among various artificial intelligence algorithms was selected. Further research on algorithm analysis and learning is required to accurately identify the incoming and outgoing individuals in disaster-vulnerable facilities in various disaster situations such as emergencies in the future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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