We present a latent variable model-based approach to the analysis of gene expression patterns, coupled with topographic clustering. Aspect model, a latent variable model for dyadic data, is applied to extract latent patterns underlying complex variations of gene expression levels. Then a topographic clustering is performed to find coherent groups of genes, based on the extracted latent patterns as well as individual gene expression behaviors. Applied to cell cycleregulated genes of the yeast Saccharomyces cerevisiae, the proposed method could discover biologically meaningful patterns related with characteristic expression behavior in particular cell cycle phases. In addition, the display of the variation in the composition of these latent patterns on the cluster map provided more facilitated interpretation of the resulting cluster structure. From this, we argue that latent variable models, coupled with topographic clustering, are a promising tool for explorative analysis of gene expression data.
Silicon micro-patterns were fabricated on Si (100) wafers using photolithography and DRIE (Deep Reactive Ion Etching) fabrication techniques. The patterned shapes included micro-pillars and micro-channels. After the fabrication of the patterns, the patterned surfaces were chemically modified by coating Z-DOL (perfluoropolyether, PFPE) thin films. The surfaces were then evaluated for their micro-friction behavior in comparison with those of bare Si (100) flat, Z-DOL coated Si (100) flat and uncoated Si patterns. Experimental results showed that the chemically treated (Z-DOL coated) patterned surfaces exhibited the lowest values of coefficient of friction when compared to the rest of the test materials. The results indicate that a combination of both the topographical and chemical modification is very effective in reducing the friction property. Combined surface treatments such as these could be useful for tribological applications in miniaturized devices such as Micro/Nano-Electro-Mechanical-Systems (MEMS/NEMS).
Proceedings of the Korea Concrete Institute Conference
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1994.04a
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pp.71-76
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1994
Eight singly reinforced high strength concrete beams were tested to investigate their flexural behavior. The variable is tensile steel raio. The test results are presented in terms of load-deformation behavior, ductility indexes, and cracking patterns. The flexural strengths obtained experimentally are compapred to the analytical results, and good agreements are obtained. The flexural design provisions of the ACI Building Code are found to be adequate to predict the strength of reinforced high-strength concrete beams.
Purpose: The objective of this study was to investigate the relationships between sleep quality, fatigue, depression and health promoting behavior by shift-work patterns in university hospital nurses. Methods: A cross-sectional, descriptive survey was conducted using a convenient sample. The self-administered questionnaires were given to 165 nurses (shift workers 91, non-shift workers 74) employed in two university hospital located in Seoul and Gyeunggi-do. Data were collected from February to March, 2010. Results: The shift workers showed significantly lower sleep quality and health promoting behavior, and higher fatigue than non-shift workers. There were significant correlations between fatigue, depression and health promoting behavior in shift workers. There were significant correlations between sleep quality, fatigue, depression and health promoting behavior in non-shift workers. In multiple linear regression analysis, after controlling for total work experiences, predictor of health promoting behavior in shift workers was only fatigue (${\beta}$=-.29, p<.001). Predictors of health promotion behavior in non-shift workers were depression (${\beta}$=-.37, p=.002) and fatigue (${\beta}$=-.27, p=.023). Conclusion: This study failed to provide a clear explanation why sleep quality does not have a comparable effect on health promotion behaviors of shift-workers as well as non-shift workers. However, future research is needed to determine the various risk factors influencing on health promotion behaviors by which shift-work pattern exacerbates fatigue.
NPC in game is an important factor to increase the fun of the game by cooperating with player or confrontation with player. NPC's behavior patterns in the previous games are limited. Also, there is not much difference in NPC's ability among the existing games because it's designed to FSM. Therefore, players who have matched with NPCs which have the characteristics may have difficulty to play. This paper is for improving the problem and production and evaluation of the game NPC behavior model based on wolves hunting model in real life. To achieve it, first, the research surveys and studies behavior states for wolves to capture prey in the real world. Secondly, it is implemented using the Unity3D engine. Third, this paper compares the implemented state transition probability to state transition probability in real world, state transition probability in general game. The comparison shows that the number of state transitions of NPCs increases, proportions of implemented NPC behavior patterns converges to probabilities of state transition in real-world. This means that the aggressive behavior pattern of NPC implemented is similar to the wolf hunting behavior pattern of the real world, and it can thereby provide more player experience.
Purpose: When a serious disaster occurred in East Japan on March 11, 2011, some evacuees in shock failed to avoid danger to the best of their ability. Why did they hesitate and waste their time? And why didn't they choose correct escaping routes? This study attempts to classify human behavior through psychological point of view and cognitive science and to interpret behavioral patterns based on animal behaviors from the field of biology. Method: This study first conceptually categorized walking behavior into intellectualization, automaticity and instinct based on the existing literature and matched these with empirical data. Result: The actual walking patterns observed failed to be compatible with these categories and consequently, this study suggests the following five categories: normal, busy, fast & straight, freezing and tizzy. This new classification of walking behavior is based on speed, variation of speed and change of direction. Conclusion: The method used in this study and the results can be applied to simulations of walking behavior and analysis of behavior in emergency situations.
Kim, Young-Gab;Kang, Myung-Guen;Ryu, So-Yeon;Kim, Ki-Soon;Kang, Sung-Deuk
Journal of agricultural medicine and community health
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v.29
no.1
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pp.43-63
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2004
Objectives: The purpose of this study was to classify the patterns of health behaviors of some rural residents in Korea by sub-grouping them into populations with similar patterns of diet quality, physical activity, alcohol consumption and cigarette smoking, and then to investigate the relationship between these health behavior patterns and health status or health management of them. Methods: The study subjects were 722 rural residents above 20 years old on a typical rural district in Korea, and the data used in this study was from the survey data for health planning of a health center. Study questionnaire for this survey was developed from modifying the questionnaire for 'National Nutrition and Health Study' conducted in 1998. To classify health behavior patterns, cluster analysis was conducted. And to test the association of health behavior patterns with health status or health management, multiple logistic regression analysis were conducted. Results: The results and their implications of this study were as follows: 1. We identified six health behavior typologies : 67.8% of the sample had a good diet quality but showed sedentary activity level(good diet lifestyle) and 10.9% had heavy smoking behavior(smoking lifestyle). Individuals included in fitness lifestyle cluster(6.2%) had high physical activity level and those in drinking life style(2.6%) had had mainly large amount of alcohol. Zero point six percent of sample were included in hedonic lifestyle cluster, who showed poor health behaviors in all. Those included in passive lifestyle(11.9%) had no active health promoting activities but tended to avoid risk taking health behavior such as cigarette smoking and alcohol drinking. 2. As a result of logistic regression analysis, to compare with the individuals in good diet lifestyle, the prevalence of chronic diseases of those in fitness lifestyle showed higher and that of those in smoking lifestyle, drinking lifestyle, hedonic lifestyle, passive lifestyle showed lower than them, retrospectively. 3. Adjusting with general characteristics and health status, to compare with the individuals in good diet lifestyle, the proportion of those who had good health management practices in fitness lifestyle was higher, and the proportion of those who had health check in past 2 years was lower than them, retrospectively. Conclusions: There were some differences in health behavior patterns between rural population and national population, which influenced significantly on health status and health management practice of them. We suggested that the health promotion program for them be developed with considering these points.
There is no comprehensive consensus of the control patterns people op::rate shadings or the motivating factors that influence their decisions. Patterns of shading devices use can affect the energy consumption of buildings. Therefore, this study aims to analyze shading device usage patterns based on the physical factors that can affect occupants behavior. First, control patterns of indoor shading devices in apartment buildings were monitored by taking pictures. Next, frequency of shading device use together with their shading portions was analyzed based on two physical factors such as window orientation and floor level. The results showed that about 35% of the monitored apartment buildings utilized indoor shading devices. Also, the south-facing apartments were more dynamically used than their east-facing counterparts. On the contrary, there was no general trend in regards to the shading operation patterns.
Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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v.10
no.1
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pp.44-63
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2007
The purpose of this study is to propose mining processes in the large trip-transaction database of the Metropolitan Seoul area and to analyze the spatial characteristics of travel behavior. For the purpose. this study introduces a mining algorithm developed for exploring trip patterns from the large trip-transaction database produced every day by transit users in the Metropolitan Seoul area. The algorithm computes trip chains of transit users by using the bus routes and a graph of the subway stops in the Seoul subway network. We explore the transfer frequency of the transit users in their trip chains in a day transaction database of three different years. We find the number of transit users who transfer to other bus or subway is increasing yearly. From the trip chains of the large trip-transaction database, trip patterns are mined to analyze how transit users travel in the public transportation system. The mining algorithm is a kind of level-wise approaches to find frequent trip patterns. The resulting frequent patterns are illustrated to show top-ranked subway stations and bus stops in their supports. From the outputs, we explore the travel patterns of three different time zones in a day. We obtain sufficient differences in the spatial structures in the travel patterns of origin and destination depending on time zones. In order to examine the changes in the travel patterns along time, we apply the algorithm to one day data per year since 2004. The results are visualized by utilizing GIS, and then the spatial characteristics of travel patterns are analyzed. The spatial distribution of trip origins and destinations shows the sharp distinction among time zones.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.2
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pp.659-679
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2015
Distributed applications are composed of multiple nodes, which exchange information with individual nodes through message passing. Compared with traditional applications, distributed applications have more complex behavior patterns because a large number of interactions and concurrent behaviors exist among their distributed nodes. Thus, it is difficult to detect anomalous behaviors and determine the location and scope of abnormal nodes, and some attacks and misuse cannot be detected. To address this problem, we introduce a method for detecting anomalous behaviors based on process algebra. We specify the architecture of the behavior detection model and the detection algorithm. The anomalous behavior detection and analysis demonstrate that our method is a good discriminator between normal and anomalous behavior characteristics of distributed applications. Performance evaluation shows that the proposed method enhances efficiency without security degradation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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