이 논문에서는 서비스 우선순위가 다른 2개의 독자적인 입력 스트림을 가지는 큐잉 모델을 연구하였다. 구체적으로 head-of-line 우선 순위가 적용되는 IBP+BP/D/I시스템을 분석하였는데, 여기에는 IBP는 Interrupted Bernoulli Process를 BP는 Bernoulli Process를 표시한다. BP 스트립은 IBP 스트립에 대하여 서비스 우선권을 가진다. 본 논문은 이 우선 순위 큐에 대하여 시스템 상태의 안정상태분포와 각 클래스 별 고객의 대기 시간분포 및 출발시간 간격분포를 구할 수 잇는 정확한 분석방법을 제공하고 있다. 우선 순위가 다른 두 입력스트림의 다양한 파라미터들이 시스템의 성능에 어떠한 영향을 미치는지 보여줄 수 있는 수치적 예들도 제시하였다.
국제 전자거래 표준 언어인 ebXML은 비즈니스 프로세스의 모델링과 구현이 독립되어 있다. 특히 ebXML의 비즈니스 프로세스 구현 언어는 UML (Unified Modeling Language)기반의 BPSS (Business Process Specification Schema)에서 BPMN (Business Process Modeling Notation)기반의 ebBP (ebXML Business Process Specification Schema)로 변경되었다. ebXML은 단일화된 e-비즈니스 시장의 형성을 목표로 하고 있다. 따라서 ebBP가 비즈니스 프로세스 모델링으로 표현되는 다양한 업무 흐름을 지원 할 수 있는지 ebBP의 코레오그라피(Choreography) 표현 능력을 평가하는 것은 중요한 문제이다. 본 논문에서는 ebBP의 표현력을 워크플로우 패턴 입장에서 기존의 BPSS와 비교한다. 이 분석을 토대로 비즈니스 프로세스 모델에서 ebBP로 변환하는 방법을 제시한다.
The purpose of this work is to compare the local fitting and global fitting approaches while applying regression model to the PTT-BP data for the prediction of exercise blood pressures. We used linear and nonlinear regression models to represent the PTT-BP relationship during exercise. PTT-BP data were acquired both under resting state and also after cycling exercise with several load conditions. PTT was calculated as the time between R-peak of ECG and the peak of differential photo-plethysmogram. For the identification of the regression models, we used local fitting which used only the resting state data and global fitting which used the whole region of data including exercise BP. The results showed that the global fitting was superior to the local fitting in terms of the coefficient of determination and the RMS (root mean square) error between the experimental and estimated BP. The nonlinear regression model which used global fitting showed slightly better performance than the linear one (no significant difference). We confirmed that the wide-range of data is required for the regression model to appropriately predict the exercise BP.
비등점은 유기물의 물리화학적 성질을 특정하는데 있어 매우 근본적 요소 중 하나이다. 그러나 기존의 정량적 구조-물성 상관관계식들은 고에너지 물질 등과 같은 특정 물질 군에 대한 실험값들의 부족 등으로 인해 제한적인 응용성을 가지고 있었다. 본 연구에서는 서로 다른 출처로부터의 5,923개의 비등점 자료를 확보하였으며, 이에는 일반적 유기화합물과 더불어 특수목적을 가지는 분자들을 포함하였고, 이들 수집된 데이터 셋을 이용하여 새로운 비등점 예측모델을 개발하는데 사용하였다. 다양한 학습 방법을 이용하여 새로이 수집된 데이터 셋을 이용한 2차원 분자 표현자에 기반한 비등점 모델을 도출하였다. 개발된 예측모델의 적정성과 견고성을 확인하였고, 훈련 셋의 표현자에 기반한 비등점 예측모델의 적용구역을 도출하였다.
9성분계 모델 콜타르 유분 중에 함유된 질소고리화합물(NHC)의 분리를 분배평형에 의해 검토했다. 원료로서는 NHC group (NHCs; quinoline (Q), iso-quinoline (iQ), indole (In), quinaldine(Qu)), 2환 방향족 화합물 group (BACs; 1-methylnaphthalene (1MN), 2-methylnaphthalene (2MN), dimethylnaphthalene (DMN)), biphenyl (Bp)과 phenyl ether (Pe)로 제조한 모델 콜타르 유분을, 용매로서는 메탄올 수용액을 각각 사용했다. 액-액 접촉 장치로서는 회분 교반기를 각각 사용했다. 평형조작 온도가 상승함에 따라 NHCs의 분배계수는 증가했으나, 역으로 BACs를 기준한 NHCs의 선택도는 감소했다. 초기 물/용매의 체적비가 감소함에 따라 BACs를 기준한 NHCs의 선택도는 급격히 감소했으나, NHCs의 분배계수는 증가했다. 일정 조건하에서, 각 group별 분배계수와 BACs를 선택도의 순서는 NHCs > Bp > BACs > Pe와 NHCs > Bp > Pe를 각각 나타냈다. 또한 전체 성분에 대한 분배계수의 순서는 In > iQ = Q > Qu > Bp > 1MN = 2MN > Pe > DMN을 나타냈다. 메탄올 추출에 의해 얻어진 NHCs의 최대 수율과 BACs를 기준한 NHCs의 최대 선택도는 각각 94%, 23이었다. 본 연구를 통해 얻어진 실험적 결과를 이용하여 콜타르 중에 함유된 NHCs의 회수공정을 검토했다.
S. chungbukensis DJ77로부터 16S rRNA유전자의 염기서열을 분식하였다. 염기서열은 총 1,502 bp로 2000 년에 등록된 부분 서열(1,435 bp)보다 5' 방향과 3' 방향으로 29 bp와 37 bp 길이만큼 각각 확장하였으며, 1 bp가 추가로 삽입되었다. E. coli의 16S rRNA유전자를 모델로 이차구조를 제작하였으며, 네 부위가 특이적임을 발견하였다. Sphnigomonas spp.의 16S rRNA 서열과 S. chungbukensis DJ77의 다중서열검색 결과, Sphingomonas종에서만 나타나는 보존부위와 가변부위를 발견할 수 있었다. 특히, Campylobacter jejuni에서만 나타나는 것으로 알려진 긴 stem loop구조가 서열은 조금 다르지만 구조적 일치를 보이는 유사한 구조를 S. chungbukensis DJ77에서도 발견하였다. 결과적으로, 다중서열검색을 통해 제작한 계통수와 nucleotide signatures분석에 근거하여 S. chugukensis DJ77을 cluster II (Sphingobium)로 분류하였다.
Objective : This study was conducted to investigate the muscle-improving and therapeutic effects of Boehmeria platanifolia (BP) in a mouse model of dexamethasone-induced muscle atrophy. Methods : Muscle atrophy was induced in C57BL/6 mice by intraperitoneal administration of dexamethasone for 12 days. BP extract was administered orally at doses of 100 mg/kg and 200 mg/kg for 19 days, starting 7 days before the intraperitoneal administration of dexamethasone. Mice were weighed during the experimental period, and muscle strength and muscle weight were measured at the end of the experiment. The gastrocnemius (GASTROC) muscles of mice were isolated and the cross-sectional area (CSA) of the muscle fibers was measured after H&E staining. Results : Dexamethasone-induced muscle atrophy mice had a decrease in body weight compared to normal mice, and BP-administrated mice did not show significant change in body weight compared with a control group. Muscle strength in mice with induced muscle atrophy was reduced compared to normal and significantly increased with BP administration and positive control. In addition, the weight of the quadriceps (QUAD) muscle and fiber size of the GASTROC muscle, which was reduced in sarcopenia-induced mice, was increased by BP. Conclusion : BP extract increased muscle strength, muscle weight, and muscle fiber size in dexamethasone-induced muscle atrophy mice. This suggests that the efficacy of BP extracts in improving muscle strength and preventing and treating sarcopenia may be beneficial for the development of potential therapeutic or functional products.
본 논문은 이미지 완성(Image Completion)을 위한 근사적 에너지 최적화 알고리즘을 제안한다. 이미지 완성이란 이미지의 특정영역이 지워진 상태에서, 그 지워진 부분을 나머지 부분과 시각적으로 어울리도록 완성시키는 기법을 말한다. 본 논문에서 이미지 완성은 유사-확률적(pseudo-probabilistic) 시스템인 Markov Random Field로 모델링된다. MRF로 모델링된 이미지 완성 시스템에서 사후 확률(posterior probability)을 최대로 만드는 MAP(Maximum A Posterior) 문제는 결국 시스템의 전체 에너지를 낮추는 에너지 최적화 문제와 동일하다. 본 논문에서는 MRF의 최적화 알고리즘들 중에서 Belief Propagation 알고리즘을 이용한다. BP 알고리즘이 이미지 완성 분야에 적용될 때 다음 두 가지가 계산시간을 증가시키는 요인이 된다. 첫 번째는 완성시킬 영역이 넓어 MRF를 구성하는 정점의 수가 증가할 때이다. 두 번째는 비교할 후보 이미지 조각의 수가 증가할 때이다. 기존에 제안된 Priority-Belief Propagation 알고리즘은 우선순위가 높은 정점부터 메시지를 전파하고 불필요한 후보 이미지 조각의 수를 제거함으로써 이를 해결하였다. 하지만 우선순위를 정점에 할당하기 위한 최초 메시지 전파의 경우 Belief Propagation의 단점은 그대로 남아있다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 이미지 완성을 위한 MRF 모델을 피라미드 구조와 같이 층위로 나누어 정점의 수를 줄이고, 계층적으로 메시지를 전파하여 시스템의 적합성(fitness)을 정교화 해나가는 Hierarchical Priority Belief Propagation 알고리즘을 제안한다.
심장혈관 신호에 있어서 단기간의 beat-to-beat 변이(variability)에 대한 여러 연구에서 선형 분석기법들이 사용되었다. 그러나 단기간 beat-to-beat 변이에 대해 선형기법 사용의 타당성에 대한 연구나 선형과 비선형 특성을 비교한 연구는 수행되지 않았다. 본 논문의 목적은 단기간 beat-to-beat 변이의 비선형성 특성을 조사함으로써 선형기법 사용의 적절함을 증명하고자 한다. 이를 위해 선형 ARMA와 비선형 신경망(NN) 모델을 사용하여 예측을 수행하였는데, 과거의 순시 심박(HR)과 평균 혈압(BP)으로부터 현재의 심박과 혈압 예측을 상호 비교하였다. 이러한 예측모델을 평가하기 위해 MIMIC 데이터베이스로부터 HR와 BP 시계열을 사용하였다. 실험결과에 의하면 신경망에 의한 비선형성은 단기간 beat-to-beat 변이를 생성하는 시스템 동특성을 나타내는데 의미있는 역할을 하지 못하였으며, 이 사실은 ARMA 선형 분석기법이 이러한 시스템 동특성을 나타내는데 적절함을 보여주고 있다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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