다수의 미생물 유전체 프로젝트들이 완료되면서 엄청난 양의 유전체 핵산 염기서열 데이터들이 양산되고 있다. 이러한 상황에서 전산 기법을 이용하여 유전체 DNA 염기서열 상에서 유전자의 프로모터 영역을 규명하는 문제는 최근에 상당한 연구의 관심대상으로 떠오르고 있다. 본 논문에서는 전사조절의 핵심 역할을 하는 -10 영역과 전사개시 부위를 포함한 원핵생물의 핵심 프로모터 영역에 대한 의존성 반영 분해모델 (Dependency-Reflecting Decomposition Model)을 제안한다. 이 모델은 인접한 위치에 존재하는 핵산 염기들 사이의 의존성뿐만 아니라 인접하지 않은 위치의 핵산 염기들간의 의존성까지 고려함으로써 핵산 염기서열 상에 내포되어있는 중요한 생물학적 의존성들을 함축하고 있다. DRDM 모델은 우수한 성능평가 결과를 보였으며. 미생물 유전체 Contig들 상에서 임의의 유전자 프로모터를 예측하는데 효과적으로 이용될 수 있다.
This paper deals with the development of a predictive probabilistic model, a composite dependency-reflecting model (CDRM), which was designed to detect core promoter regions and transcription start sites (TSS) in vertebrate genomic DNA sequences, an issue of some importance for genome annotation. The model actually represents a combination of first-, second-, third- and much higher order or long-range dependencies obtained using the expanded maximal dependency decomposition (EMDD) procedure, which iteratively decomposes data sets into subsets on the basis of dependency degree and patterns inherent in the target promoter region to be modeled. In addition, decomposed subsets are modeled by using a first-order Markov model, allowing the predictive model to reflect dependency between adjacent positions explicitly. In this way, the CDRM allows for potentially complex dependencies between positions in the core promoter region. Such complex dependencies may be closely related to the biological and structural contexts since promoter elements are present in various combinations separated by various distances in the sequence. Thus, CDRM may be appropriate for recognizing core promoter regions and TSSs in vertebrate genomic contig. To demonstrate the effectiveness of our algorithm, we tested it using standardized data and real core promoters, and compared it with some current representative promoter-finding algorithms. The developed algorithm showed better accuracy in terms of specificity and sensitivity than the promoter-finding ones used in performance comparison.
The high temperature superconducting (HTS) magnet has been developed for the high magnetic field applications such as NMR, MRI and other industrial machinery. In designing process of these HTS magnets, the accurate estimation on the critical current (Ic) is essential to predict and secure the electromagnetic performance. The critical current of 2G HTS tape has anisotropic Ic degradation characteristics with the application of magnetic field - angular dependency of critical current. It is known that the perpendicular magnetic field to the face of HTS tape makes dominant degradation on the critical current for conventional 2G HTS tape. However, recently developed 2G HTS tape has more complex characteristics due to the artificial pinning center. Therefore, the method for Ic estimation reflecting such characteristics of 2G HTS tape needs to be devised. The method considering the angular dependency is introduced in this paper. And the result of newly devised method is compared with that of previous method.
Personality traits in insomniac patients have been a subject of many studies. A number of these studies have used the MMPI and have demonstrated elevated scores on several clinical scales reflecting somatic concerns, somatization, depression, anxiety, worry and social alienation. And it was suggested that insomnia was due to a process of internalization of psychological distress. Another hypothesis about psychological mechanisms has focused upon worry. Excessive and uncontrollable cognitive activity seem to be a characteristic feature of many insomniacs. One author emphasized the role of the dependency need and found a characteristic pattern among insomniacs. The central feature of this pattern is frustration of dependency need. The purpose of this paper was to review possible personality variable that may be predisposing causal factors of insomnia. Several factors are suggested by many studies, but in order to explore their causal importance other experimental and longitudinal studies are needed.
The purpose of this study was to examine the economic status of retired elderly households. This study especially looked for the differences in the economic status among retired elderly households and the level of subjective financial strain. The data were drawn from the data of 2000 Korean Labor and Income Panel Study (KLIPS) conducted by the Korea Labor Institute. The major findings are as follows: 1) The levels of income in the retired households were found to be lower than those of the employed elderly households, and the transfer income took the biggest portion out of 5 income types reflecting high economic dependency. 2) The levels of expenditure were found to be similar to the minimum living cost, and the food cost at home was 41.9% of the expenditure. 3) About 40% and 27.3% of households reported that they felt financial strain due to food expenditures at home and health care respectively. 4) Ninety percent of all assets were found to be real estate, reflecting the lack of asset liquidity. Further, retired elderly households were classified as 'not at all strained financially', 'moderate', 'seriously strained', and 'extremely strained' groups according to their subjective assessment. The last two groups showed the lower level of income and expenditures than the first two groups. In particular, 26.5% of retired elderly households belonged to 'extremely strained' group and showed very serious economic problems.
This paper introduces a new linguistic-focused approach for sentiment analysis (SA) of Korean. In order to overcome shortcomings of previous works that focused mainly on statistical methods, we made effective use of various linguistic features reflecting the nature of Korean. These features include contextual shifters, modal affixes, and the morphological dependency of chunk structures. Moreover, in order to eschew possible confusion caused by ambiguous words and to improve the results of SA, we also proposed simple adjustment methods of word senses using KOLON ontology mapping information. Through experiments we contend that effective use of linguistic features and ontological information can improve the results of sentiment analysis of Korean.
Promoter prediction is a very important problem and is closely related to the main problems of bioinformatics such as the construction of gene regulatory networks and gene function annotation. In this context, we developed an integrated promoter prediction program using hybrid methods, PromoterWizard, which can be employed to detect the core promoter region and the transcription start site (TSS) in vertebrate genomic DNA sequences, an issue of obvious importance for genome annotation efforts. PromoterWizard consists of three main modules and two auxiliary modules. The three main modules include CDRM (Composite Dependency Reflecting Model) module, SVM (Support Vector Machine) module, and ICM (Interpolated Context Model) module. The two auxiliary modules are CpG Island Detector and GCPlot that may contribute to improving the predictive accuracy of the three main modules and facilitating human curator to decide on the final annotation.
Spectral behaviors of cationic dyes, methylene blue(MB) and acridine orange(AO), with varying concentrations of sodium dodecylsulfate(SDS) were studied. At low concentration of SDS(<1mM), these dyes formed insoluble dye-surfactant aggregates. When [SDS] is 4-5 mM, the aggregates were dissolved into mixed micelles of constant composition. At higher concentration of [SDS], the composition of mixed micelles were changed with [SDS], resulting only monomeric form of dyes in micelles. AO-SDS system showed greater aggregating and less dissolving properties, and weaker effect of salt than MB-SDS system did. These were attributed to the greater hydrophobic nature of the former dye. The monomer/dimer ratios of dyes in mixed micelles at given [SDS] were greatest at $20^{\circ}C$, reflecting the dependency of CMC of the surfactant on temperature.
본 연구는 자율운항 선박의 연료 계통 펌프와 청정기를 대상으로 고장을 진단 사례를 제시하였다. 계측된 신호의 시간종속성을 반영한 심층학습(Deep learning) 알고리즘 적용 절차를 구성하고, 장비의 정상 운전상태와 고장 상태에서 계측한 진동 신호를 고장 패턴 학습에 사용하였다. 특히, 진동 신호에 내포된 열화의 시간 종속성을 반영할 수 있는 방법을 찾고자 하였으며, 슬라이딩 윈도우 연산 과정을 가진 Conv1D를 이용하여고장의 시간 종속성을 반영하였다. 또한 계측된 신호의 차수를 2차원에서 3차원으로 확장하여 시간 영역의 특징을 반영할 수 있는 데이터 전처리과정을 고안하였다. Conv1D 알고리즘의 적층과 변수를 결정하는 과정에서 그리드 탐색 기법을 사용하여 초매개변수의 최적 값을 결정하였다. 마지막으로 제안한 데이터 전처리 방법과 시계열 데이터의 시간 종속성을 반영한 Conv1D 모델이 이상 감지 및 고장 진단에 타당성이 있음을 확인하였다.
This paper presents a delay-margin based traffic engineering (TE) approach to provide end-to-end quality of service (QoS) in multi-protocol label switching (MPLS) networks using differentiated services (DiffServ) at the link level. The TE, including delay, class, and route assignments, is formulated as a nonlinear optimization problem reflecting the inter-class and inter-link dependency introduced by DiffServ and end-to-end QoS requirements. Three algorithms are used to provide a solution to the problem: The first two, centralized offline route configuration and link-class delay assignment, operate in the convex areas of the feasible region to consecutively reduce the objective function using a per-link per-class decomposition of the objective function gradient. The third one is a heuristic that promotes/demotes connections at different links in order to deal with concave areas that may be produced by a trunk route usage of more than one class on a given link. Approximations of the three algorithms suitable for on-line distributed TE operation are also derived. Simulation is used to show that proposed approach can increase the number of users while maintaining end-to-end QoS requirements.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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