The Web-based the genus Haliotis SNP database was constructed on the basis of Intel Server Platform ZSS130 dual Xeon 3.2 GHz cpu and Linux-based (Cent OS) operating system. Haliotis related sequences (2,830 nucleotide sequences, 9,102 EST sequences) were downloaded through NCBI taxonomy browser. In order to eliminate vector sequences, we conducted vector masking step using cross match software with vector sequence database. In addition, poly-A tails were removed using Trimmest software from EMBOSS package. The processed sequences were clustered and assembled by TGICL package (TIGR tools) equipped with CAP3 software. A web-based interface (Haliotis SNP Database, http://www.haliotis.or.kr) was developed to enable optimal use of the clustered assemblies. The Clustering Res. menu shows the contig sequences from the clustering, the alignment results and sequences from each cluster. And also we can compare any sequences with Haliotis related sequences in BLAST menu. The search menu is equipped with its own search engine so that it is possible to search all of the information in the database using the name of a gene, accession number and/or species name. Taken together, the Web-based SNP database for Haliotis will be valuable to develop SNPs of Haliotis in the future.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.8
no.2
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pp.69-78
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2013
As vehicles become more intelligent for safety and convenience of drivers, in-vehicle networking systems such as controller are network (CAN) have been widely used due to increasing number of electronic control unit (ECU). Recently, FlexRay was developed to replace CAN protocol in chassis networking systems, to remedy the shortage of transmission capacity and unsatisfactory real-time transmission delay of conventional CAN. However, it is difficult for vehicle network designers to calculate platform configuration registers (PCR) and determine a base cycle or slot length of FlexRay. To assist vehicle network designers for designing FlexRay cluster, this paper presents automatic field bus exchange format (FIBEX) generation algorithm from CANdb information, which is de-facto standard database format for CAN. To design this program, structures of FIBEX, CANdb and relationship among PCR variables are analyzed.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.10b
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pp.142-144
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2003
최근 모바일 장치의 발전과 보급으로 차량 네비게이션 시스템(naigation system)과 같이 모바일 장치를 이용한 지도정보 서비스가 발전하였다. 모바일 장치는 자원이 한정되어 있고. 네트워크의 대역폭이 적기 때문에 크기가 크고 복잡한 벡터 데이터를 효율적으로 전송할 수 있는 방법이 매우 중요하다. 본 논문에서는 비공유 데이터베이스 클러스터에서 한정된 자원에 적합한 형태로 공간데이터를 처리하는 기법을 제안한다. 이는 스케일과 사용자의 요청에 따라 보여질 필요가 없는 피쳐들을 제거하고 스케일에 따라 보여지는 형태가 바뀌는 피쳐들에 대해 공간타입을 바꾸는 필터링을 통해 최적화된 지도 정보로 구성한다. 이렇게 구성된 정보는 불필요한 정보가 감소되어 데이터의 크기가 작아지는 장점을 갖는다. 또한 구성된 정보는 주요 부분부터 단계적으로 클라이언트에 보냄으로써 클라이언트에 대한 응답시간이 빠르게 되며, 사용자의 요구에 적합한 형태의 공간 정보를 우선순위가 높은 데이터부터 단계적으로 클라이언트에서 보여짐으로써 사용자에게 필요한 공간정보를 보다 빠르게 얻을 수 있다.
While recommender systems were used by a few E-commerce sites former days, they are now becoming serious business tools that are re-shaping the world of I-commerce. And collaborative filtering has been a very successful recommendation technique in both research and practice. But there are two problems in personalized recommender systems, it is First-Rating problem and Sparsity problem. In this paper, we solve these problems using the associative relation clustering and “Lift” of association rules. We produce “Lift” between items using user's rating data. And we apply Threshold by -cut to the association between items. To make an efficiency of associative relation cluster higher, we use not only the existing Hypergraph Clique Clustering algorithm but also the suggested Split Cluster method. If the cluster is completed, we calculate a similarity iten in each inner cluster. And the index is saved in the database for the fast access. We apply the creating index to predict the preference for new items. To estimate the Performance, the suggested method is compared with existing collaborative filtering techniques. As a result, the proposed method is efficient for improving the accuracy of prediction through solving problems of existing collaborative filtering techniques.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.4
no.2
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pp.12-17
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2003
This paper proposes content-based image retrieval system with fuzzy ART neural network algorithm. Retrieving large database of image data, the clustering is essential for fast retrieval. However, it is difficult to cluster huge image data pertinently, Because current retrieval methods using similarities have several problems like low accuracy of retrieving and long retrieval time, a solution is necessary to complement these problems. This paper presents a content-based image retrieval system with neural network in order to reinforce abovementioned problems. The retrieval system using fuzzy ART algorithm normalizes color and texture as feature values of input data between 0 and 1, and then it runs after clustering the input data. The implemental result with 300 image data shows retrieval accuracy of approximately 87%.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.6
no.3
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pp.19-29
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2010
A marketing model is changed from a customer acquisition to customer retention and it is being moved to a way that enhances the quality of customer interaction to add value to our customers. Such personalization is emerging from this background. The Web site is accelerate the adoption of a personalization, and in contrast to the rapid growth of data, quantitative analytical experience is required. For the automated analysis of large amounts of data and the results must be passed in real time of personalization has been interested in technical problems. A recommendation algorithm is an algorithm for the implementation of personalization, which predict whether the customer preferences and purchasing using the database with new customers interested or likely to purchase. As recommended number of users increases, the algorithm increases recommendation time is the problem. In this paper, to solve this problem, a recommendation system based on clustering and dimensionality reduction is proposed. First, clusters customers with such an orientation, then shrink the dimensions of the relationship between customers to low dimensional space. Because finding neighbors for recommendations is performed at low dimensional space, the computation time is greatly reduced.
Numerous studies have reported that genes with similar expression patterns are co-regulated. From gene expression data, we have assumed that genes having similar expression pattern would share similar transcription factor binding sites (TFBSs). These function as the binding regions for transcription factors (TFs) and thereby regulate gene expression. In this context, various analysis tools have been developed. However, they have shortcomings in the combined analysis of expression patterns and significant TFBSs and in the functional analysis of target genes of significantly overrepresented putative regulators. In this study, we present a web-based A Functional Clustering Analysis Tool for Predicted Transcription Regulatory Elements and Gene Ontology Terms (FCAnalyzer). This system integrates microarray clustering data with similar expression patterns, and TFBS data in each cluster. FCAnalyzer is designed to perform two independent clustering procedures. The first process clusters gene expression profiles using the K-means clustering method, and the second process clusters predicted TFBSs in the upstream region of previously clustered genes using the hierarchical biclustering method for simultaneous grouping of genes and samples. This system offers retrieved information for predicted TFBSs in each cluster using $Match^{TM}$ in the TRANSFAC database. We used gene ontology term analysis for functional annotation of genes in the same cluster. We also provide the user with a combinatorial TFBS analysis of TFBS pairs. The enrichment of TFBS analysis and GO term analysis is statistically by the calculation of P values based on Fisher’s exact test, hypergeometric distribution and Bonferroni correction. FCAnalyzer is a web-based, user-friendly functional clustering analysis system that facilitates the transcriptional regulatory analysis of co-expressed genes. This system presents the analyses of clustered genes, significant TFBSs, significantly enriched TFBS combinations, their target genes and TFBS-TF pairs.
This paper presents a system for image matching and recognition based on image feature detection and description techniques from artificial satellite photographs. We propose some kind of parameters from the varied environmental elements happen by image handling process. The essential point of this experiment is analyzes that affects match rate and recognition accuracy when to change of state of each parameter. The proposed system is basically inspired by Lowe's SIFT(Scale-Invariant Transform Feature) algorithm. The descriptors extracted from local affine invariant regions are saved into database, which are defined by k-means performed on the 128-dimensional descriptor vectors on an artificial satellite photographs from Google earth. And then, a label is attached to each cluster of the feature database and acts as guidance for an appeared building's information in the scene from camera. This experiment shows the various parameters and compares the affected results by changing parameters for the process of image matching and recognition. Finally, the implementation and the experimental results for several requests are shown.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.9
no.5
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pp.517-525
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1999
In this paper, we propose efficient total recognition system of handwritten and printed numerals for
reducing the classification time. The proposed system consists of two-step neuroclassifier : Printed numerals
classifier and handwritten numerals classifier. In the proposed scheme, the printed numerals classifier
classifies the printed numerals rapidly with single MLP neural network by low-order feature vector and rejects
handwritten numerals. The handwritten numerals classifier classifies the handwritten numerals which is
rejected in printed numerals classifier with modularized cluster neural network by complex feature vector. In
order to verify the performance of the proposed method,handwritten numerals database of NIST and printed
numerals database which include various fonts are used in the experiments. In case of using the proposed
classifier, the overall classification time was reduced by 49.1% - 65.5% in comparison of the existent
handwritten classifier.
The purpose of the study is to analyze the pattern of human developmental growth with empirical anthropometric data for the establishment of the sizing system of junior high school student\`s uniforms. The sample size was 881 boys and 762 girls between age 12 and 14. An anthropometric database used for this study was the 1992 national anthropometric survey of Korea. The result obtained are as follows ; 1. Several items of anthropometric data on junior high school students students showed significant differences in accordance with age and sex. In the meantime, there was no difference on the item of height under the age of 12 between sex, however, significant difference on that age of 13 or over. The hip girth was the biggest growth rate among tyhe item of girth. The somatotype of boys is straight, while girls\` shows a curved line. The bodytype of girls shows slim waist, fat belly and hip girth. 2. The result of factor analysis indicated that the first factor was composed with girth, depth and width-measures, and the second factor of height, length-measures. The third factors were consisted of items of representing bodytype of trunk, and the fourth, bodytype of lower part of trunk. 3. The result of cluster analysis indicated that boys were sybdivided into 3 types and girls 4 types.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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