Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2004.11a
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pp.511-515
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2004
In the post-genomic era, researches on proteins as well as genes have been increasingly required. Particularly, work on protein-protein interaction and protein network construction have been recently establishing. Most biologists publish their research results through papers or other media. However, biologists do not use the information effectively, since the published research results are very large. As the growth of internet, it becomes easy to access very large research results. It is significantly important to extract information with a biological meaning from varisous media. Therefore, in this research, we efficiently extract protein-protein interaction information from many open papers or other media and construct the database of the extracted information. We build a protein network from the established database and then design and implement various pathway analysis algorithms which find biological meaning from the protein network.
In usual language models(LMs), the probability has been estimated by selecting highly frequent words from a large text side database. However, in case of adopting LMs in a specific task, it is unnecessary to using the general method; constructing it from a large size tent, considering the various kinds of cost. In this paper, we propose a construction method of LMs using a small size text database in order to be used in specific tasks. The proposed method is efficient in increasing the low frequent words by applying same sentences iteratively, for it will robust the occurrence probability of words as well. We carried out continuous speech recognition(CSR) experiments on 200 sentences uttered by 3 speakers using LMs by iterative teaming(IL) in a air flight reservation task. The results indicated that the performance of CSR, using an IL applied LMs, shows an 20.4% increased recognition accuracy compared to those without it. This system, using the IL method, also shows an average of 13.4% higher recognition accuracy than the previous one, which uses context-free grammar(CFG), implying the effectiveness of it.
The Continuous Risk Profile (CRP) has been well known to be the most accurate and efficient among existing network screening methods. However, the classical CRP uses safety performance functions (SPFs) which require a huge investment to construct a database system. This study aims to suggest a new CRP method using average crash frequencies of homogeneous groups, instead of SPFs, as rescaling factors. Hierarchical clustering analysis is performed to classify freeway segments into homogeneous groups based on the data of AADT and number of lanes. Using the data from I-880 in California, the proposed method is compared to other several network screening methods. The results show that the proposed method decrease false positive rates while it does not produce any false negatives. The method developed in this study can be easily applied to screen freeway networks without any additional complex database systems, and contribute to the improvement of freeway safety management systems.
A method for the automatic segmentation of speech signals is described. The method is dedicated to the construction of a large database for a Text-To-Speech (TTS) synthesis system. The main issue of the work involves the refinement of an initial estimation of phone boundaries which are provided by an alignment, based on a Hidden Market Model(HMM). Multi-layer perceptron (MLP) was used as a phone boundary detector. To increase the performance of segmentation, a technique which individually trains an MLP according to phonetic transition is proposed. The optimum partitioning of the entire phonetic transition space is constructed from the standpoint of minimizing the overall deviation from hand labelling positions. With single speaker stimuli, the experimental results showed that more than 95% of all phone boundaries have a boundary deviation from the reference position smaller than 20 ms, and the refinement of the boundaries reduces the root mean square error by about 25%.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.11
no.3
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pp.127-135
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2008
Intermodal or transfer facilities is always necessary wherever different modes meet at one place and exchanges of passengers among the modes take place. Design of intermodal or transfer facilities requires a careful consideration of numerous legal and technical factors. This study intends to suggest the fundamental principles needed for design the intermodal facilities to enhance the level-of-service for transfer passengers as well as the efficiency of operation. Previous studies and relevant legal documentation are reviewed and examined. Steps in the design procedures are suggested, and data necessary for designing the facility is suggested. The above principles are applied to the real design of Busan KTX station in order to identify the problems.
This paper makes an attempt to look at the process of automatically generating an application software system based on the Entity-Relationship (E-R) model. Basically, the process consists of five steps as follows: First, the designer develops an E-R model of an real-world system. Second, the software generator automatically generates a stereo-type application system. Third, the generator produces database schema and link information between application programs. Fourth, the designer designs the user interface including menu, screen design and so on. Finally, the generator completes the process integrating all the elements of an application system. Five basic program generation rules, three extended rules and a database generation rule have been suggested. By following each rule with the generator, the designer can build an application with an extremely efficient manner compared with traditional approaches. A case study has been included in order to show the applicability of the automated software generation process suggested in this paper. It has been demonstrated from the case study that the idea of applying an automated generator in systems development based upon the E-R model worked well.
Thermal conductivity of ground has a great influence on the performance of Ground Heat Exchangers (GHEs). In general, the ground thermal conductivity significantly depends on the density (or porosity) and the moisture content since they are decisive factors that determine the interface area between soil particles which is available for heat transfer. In this study, a large number of thermal conductivity experiments were conducted for soils of varying porosity and moisture content, and a database of thermal properties for the weathered granite soils was set up. Based on the database, a 3D Curved Surface Model and an Artificial Neural Network Model (ANNM) were proposed for estimating the thermal conductivity. The new models were validated by comparing predictions by the models with new thermal conductivity data, which had not been used in developing the models. As for the 3D CSM, the normalized average values of training and test data were 1.079 and 1.061 with variations of 0.158 and 0.148, respectively. The predictions became somewhat unreliable in a low range of thermal conductivity values in considering the distribution pattern. As for the ANNM, the 'Logsig-Tansig' transfer function combination with nine neurons gave the most accurate estimates. The normalized average values of training data and test data were 1.006 and 0.954 with variations of 0.026 and 0.098, respectively. It can be concluded that the ANNM gives much better results than the 3D CSM.
Background: Chronic myelocytic leukemia is a disease that threatens both adults and children. Great progress has been achieved in treatment but protein-protein interaction networks underlining chronic myelocytic leukemia are less known. Objective: To develop a protein-protein interaction network for chronic myelocytic leukemia based on gene expression and to predict biological pathways underlying molecular complexes in the network. Materials and Methods: Genes involved in chronic myelocytic leukemia were selected from OMIM database. Literature mining was performed by Agilent Literature Search plugin and a protein-protein interaction network of chronic myelocytic leukemia was established by Cytoscape. The molecular complexes in the network were detected by Clusterviz plugin and pathway enrichment of molecular complexes were performed by DAVID online. Results and Discussion: There are seventy-nine chronic myelocytic leukemia genes in the Mendelian Inheritance In Man Database. The protein-protein interaction network of chronic myelocytic leukemia contained 638 nodes, 1830 edges and perhaps 5 molecular complexes. Among them, complex 1 is involved in pathways that are related to cytokine secretion, cytokine-receptor binding, cytokine receptor signaling, while complex 3 is related to biological behavior of tumors which can provide the bioinformatic foundation for further understanding the mechanisms of chronic myelocytic leukemia.
The Aircraft Development Department operated a Technical Document Management System that was effectively managed using a database management system for the management of the technical information created by a research and development phase of an aircraft and managed a technical information of a research and development varied by the project on a lot of the aircraft development program. While managing the user management and technical information project, it caused some problems on the workflow of the Work Memo and a search of some technical information, etc. As result, we developed the web-based Integrated Technical Information System(ITIS) which be able to totally manage the Technical Document Management System varied by program. According to the construction and operation of this system, we can access by program using user account and privilege and dramatically increased the productivity of a research and development because of performing the workflow of the Work Memo and some search of technical information by the integrated screen of the ITIS.
Kim, Hye-Jin;Byun, Young-Gi;Choi, Jae-Wan;Han, You-Kyung;Kim, Yong-Il
Proceedings of the KSRS Conference
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2007.10a
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pp.238-242
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2007
Today's commercial high resolution satellite imagery such as that provided by IKONOS and QuickBird, offers the potential to extract useful spatial information for geographical database construction and GIS applications. Digital maps supply the most generally used GIS data probiding topography, road, and building information. Currently, the building information provided by digital maps is incompletely constructed for GIS applications due to planar position error and warped shape. We focus on extracting of the accurate building information including position, shape, and height to update the building information of the digital maps and GIS database. In this paper, we propose a new method of 3D building information extraction with a single high resolution satellite image and digital map. Co-registration between the QuickBird image and the 1:1,000 digital maps was carried out automatically using the RPC adjustment model and the building layer of the digital map was projected onto the image. The building roof boundaries were detected using the building layer from the digital map based on the satellite azimuth. The building shape could be modified using a snake algorithm. Then we measured the building height and traced the building bottom automatically using triangular vector structure (TVS) hypothesis. In order to evaluate the proposed method, we estimated accuracy of the extracted building information using LiDAR DSM.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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