Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2010.05a
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pp.1159-1163
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2010
최근의 극심한 기상이변으로 인하여 발생되는 유출량의 예측에 관한 사항은 치수 이수는 물론 방재의 측면에서도 역시 매우 중요한 관심사로 부각되고 있다. 강우-유출 관계는 유역의 수많은 시 공간적 변수들에 의해 영향을 받기 때문에 매우 복잡하여 예측하기 힘든 요소이다. 과거에는 추계학적 예측모형이나 확정론적 예측모형 혹은 경험적 모형 등을 사용하여 유출량을 예측하였으나 최근에는 인공신경망과 퍼지모형 그리고 유전자 알고리즘과 같은 인공지능기반의 모형들이 많이 사용되고 있다. 하지만 유출량을 예측하고자 할 때 학습자료 및 검정자료로써 사용되는 유출량은 수위-유량 관계곡선식으로부터 구하는 경우가 대부분으로 이렇게 유도된 유출량의 경우 오차가 크기 때문에 그 신뢰성에 문제가 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 선행우량 및 수위자료로부터 단시간 수위예측에 관해 연구하였다. 신경망은 과거자료의 입 출력 패턴에서 정보를 추출하여 지식으로 보유하고, 이를 근거로 새로운 상황에 대한 해답을 제시하도록 하는 인공지능분야의 학습기법으로 인간이 과거의 경험과 훈련으로 지식을 축적하듯이 시스템의 입 출력에 의하여 연결강도를 최적화함으로서 모형의 구조를 스스로 조직화하기 때문에 모형의 구조에 적합한 최적 매개변수를 추정할 수 있다. 따라서 정확한 예측이 어려운 하천수위를 과거의 자료로 부터 학습된 신경망의 수학적 알고리즘을 통해 유출량의 예측에 적용할 수 있을 것이다. 유전자 알고리즘은 적자생존의 생물학 원리에 바탕을 둔 최적화 기법중의 하나로 자연계의 생명체 중 환경에 잘 적응한 개체가 좀 더 많은 자손을 남길 수 있다는 자연선택 과정과 유전자의 변화를 통해서 좋은 방향으로 발전해 나간다는 자연 진화의 과정인 자연계의 유전자 메커니즘에 바탕을 둔 탐색 알고리즘이다. 즉, 자연계의 유전과 진화 메커니즘을 공학적으로 모델화함으로써 잠재적인 해의 후보들을 모아 군집을 형성한 뒤 서로간의 교배 혹은 변이를 통해서 최적 해를 찾는 계산 모델이다. 따라서 본 연구에서는 인공신경망의 가중치를 유전자 알고리즘에 의해 최적화시킨후 오류역전파알고리즘에 의해 신경망의 학습을 진행하는 모형으로 감천유역의 선산수위표지점의 수위를 1시간~6시간까지 예측하였다.
Jiang, Lingmin;Kang, Se Won;Kim, Song-Gun;Jeong, Jae Cheol;Kim, Cha Young;Kim, Dae-Hyuk;Kim, Suk Weon;Lee, Jiyoung
Korean Journal of Microbiology
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v.55
no.2
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pp.171-173
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2019
The genus Cohnella, which belongs to the family Paenibacillaceae, inhabits a wide range of environmental niches. Here, we report the complete genome sequence of Cohnella sp. HS21, which was isolated from the rhizospheric soil of Korean fir (Abies koreana) on the top of Halla Mountain in the Republic of Korea. Strain HS21 features a 7,059,027 bp circular chromosome with 44.8% GC-content. Its genome contains 5,939 protein-coding genes, 78 transfer RNA (tRNA) genes, 27 ribosomal RNA (rRNA) genes, 4 noncoding RNA genes (ncRNA), and 90 pseudogenes. The bacterium contains antibiotic-related gene clusters and genes encoding plant cell wall-degrading enzymes.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.30
no.2
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pp.122-129
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2002
An optimization of satellite honeycomb platforms under sever space environment is performed. There are many optimization constraints for space environment to be considered. A modified method of feasible direction and a genetic algorithm are used to optimize the satellite platform structures. The design constraints are concerned with bearing stresses at joints and natural frequencies. The results from the optimization methods are compared. The numerical results show that natural frequency constraints are dominant to reach the optimum design. This study verifies the design of satellite honeycomb platforms and suggests an optimal platform design.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2012.05a
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pp.269-270
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2012
유전자 증폭을 위한 정확한 PCR Primer의 디자인은 핵심적인 기반 기술이다. 기존 연구를 통해 각 유전자별 특이적인 PCR Primer를 디자인할 수 있는 도구가 제안되었으나, 유전체 정보를 활용한 대단위의 디자인작업을 수행하기에는 적합하지 않았다. 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 대규모의 유전체를 대상으로 특이적인 PCR Primer를 디자인하고 검색할 수 있는 시스템을 설계하고 구현한다. 제안하는 시스템은 Hadoop 플랫폼에서의 MapReduce 프레임워크를 기반으로 설계 및 구현하여 유전자 서열검색을 대규모로 수행할 수 있도록 하였다. 5만개의 질의를 이용한 성능 평가 결과, 제안하는 기법은 기존 BLAST를 이용한 검색방법에 비해 약 3배의 성능 향상을 보였다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2001.11a
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pp.429-434
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2001
데이터(data)치 홍수와 정보의 빈곤이라는 환경에 처한 지금, 정보기술을 이용하여 데이터를 여과하고, 분석하며, 결과를 해석하는 자동화 된 데이터 분석 방안에 높은 관심을 가지게 되었으며, 데이터 마이닝(Data Mining))은 이러한 요구를 충족시키는 정보기술의 활용방법이다. 특히 데이터 마이닝(Data Mining)의 분류(Classification) 방법은 중요한 분야가 되고 있다. 분류 작업의 핵심은 어떻게 적당한 결정규칙(decision rule)을 정의하느냐에 달려 있는데 이를 위해 학습능력을 가지고 있는 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 기반으로 하는 강건한 학습방법을 제시했으며, 이러한 학습을 통해 데이터 마이닝(Data Mining)의 분류시스템을 제안하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.04a
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pp.124-126
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2003
생물정보학에서 사용되는 많은 프로그램들은 데이터베이스로 부터 방대한 양의 데이터를 검색하고 처리한다. 이러한 환경에서 사용자의 요청마다 데이터베이스를 검색하는 경우 사용자들의 대기 시간이 길어지고 시스템 용량을 초과한다. 이러한 데이터베이스 액세스의 문제점을 해결하기 위하여 카플 기법과 그룹핑 기법이 제안되었다. 본 논문에서는 카플 기법과 그룹핑 기법을 이용하여 유전자 서열 비교 프로그램인 Fasta를 구현하였고 사용자 응답시간을 측정하여 프로그램의 성능을 높일 수 있음을 확인하였다.
The construction of a fingerprint database is important to evaluate the performance of an automatic fingerprint recognition system. Due to the cost of collecting fingerprints, there are only few benchmark databases available. Since it is hard to evaluate how robust the system is in various environments with the databases, this paper proposes a novel method that generates fingerprint images automatically from only a few training samples by using the genetic algorithm. Fingerprints generated by the proposed method include similar characteristics of those collected from the corresponding real environment. The proposed method has been verified by comparing with real fingerprint images, showing the usefulness of the method.
Pre-mRNA splicing is a crucial step for the expression of information encoded in eukaryotic genomes. Alternative splicing occurs when splice sites are differentially recognized and more than one transcript and potentially multiple proteins are generated from the same pre-mRNA. The decision on which splice sites are selected under particular cellular conditions is determined by the interaction of proteins, globally designated as splicing factors, that guide spliceosomal components, and thereby the spliceosome, to their respective splice sites. Abiotic stresses such as heat, cold, salt, drought, and hypoxia markedly alter alternative splicing patterns in plants, and these splicing events implement changes in gene expression for adaptive responses to adverse environments. Alteration of the expression or activity of splicing factors results in alternative splicing under cold, heat, salt, or drought conditions, and alternatively spliced isoforms respond distinctly in several aspects such as expression in different tissues or degradation via nonsense-mediated decay. Spliced isoforms may vary in their subcellular localization or have different biological functions under stress conditions. Despite numerous studies, functional analyses of alternative splicing have been limited to particular abiotic stresses; the molecular mechanism of alternative splicing in abiotic stress response remains uncovered which suggests that further studies are needed in this area.
Journal of Korean Society of Environmental Engineers
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v.31
no.2
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pp.147-152
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2009
In this study, the applicability of alginate-immobilized Pseudomonas putida mt-2 KG1206 on the environments, contaminated with toluene analogs was conducted. Genetically engineered strain KG1206 produces light by direct (m-toluate, benzoate) and indirect (toluene, xylenes) inducers. The protocol for the alginate-immobilization was determined in terms of the cell to alginate ratio, solution, proper number of alginate beads, and other conditions. Maximum bioluminescences of five chemicals by immobilized strain were generally observed in following orders: m-toluate > p-xylene > toluene > o-xylene > m-xylene. In relationship between bioluminescence activity and inducer reduction, initial m-toluate (5 mM) in solution was removed approximately 48% of initial at 5 h exposure, showing continuous decrease of inducer chemical in solution. These results of study with alginate-immobilized beads would be useful, especially, for biomonitoring of contaminated environments with specific compounds, such as petroleum hydrocarbon compounds including toluene analogs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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