• 미생물학회지
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• 제24권4호
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• pp.364-369
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• 1986

Streptomyces tuberaidicus 의 원형질체 생성, 생성된 원형질체의 정상 균사체료의 환원 그리고 원형질체 융합에 대하여 조 사하였다. 또한 균사체로부터 원형질체가 생성되는 과정을 주사전자현미경을 사용하여 관찰하였다. 원형칠체는 슐샤의 끝부위 에서 뿐만 아니라 균샤 말단의 부풀어오른 부위 그리고 균사의 중간 부위에서도 생성이되는 세 종류의 원형질체 생성양을 보였다. 원형질체의 정상균사체로의 환원률은 tryptone-yeast extract-sodium acetate-$MgCl_2-CaCl_2$-sucrose로 조성된 배 지에서 대략 17%이었으며, 이때 $Ca^{++},\;Mg^{++}$ soccrose의 농도가 각각 50mM, 5mM, 0.4-0.SM일때 최척의 환원률을 보였다. S. tµberaidicµs의 histidine과 adenine을 요구하는 두 균주의 원형질서l간의 융합에서 30% 이상의 융합빈도플 얻

• 약학회지
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• 제35권1호
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• pp.30-37
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• 1991

Streptomyces actuosus DMCJ-49 and Streptomyces minoensis DMCJ-144 produce the .alpha.-amylase inhibitor. Inerspecific protoplast fusion technique was used to increase the productivity of .alpha.-amylase inhibitor. Four auxotrophic mutants were obtained respectively from two strains by N-methyl-N'-nitor-N-nitrosoguanidine(3mg/ml) treatment. The optimum conditions for the protoplast formation of Streptomyces actuosus DMCJ-49 ade was as follows; 1.2% w/v of glycine, 3mg/ml of lysozyme, and 30 min of lysozyme treatment followed by 36 hr. incubation in the protop-last formation medium. In case of DMCJ-144-his those were 1.2%w/v, 3 mg/ml, 30 minutes and 60 hours, respectively. Regeneration was accomplished with hypertonic soft agar medium that contained 0.4M sucrose, 20mM CaCl$_2$, 50 mM MgCl$_2$ and low levels of phosphate. Fusion of protoplasts carrying different auxotrophic markers was achieved by treatment with polyethylene glycol. The optimum concentration of polyethylene glycol 1450 for the production of recombinants was 40%w/v. When the protoplasts was treated with 40% polyethylene glycol for 30 minutes, the frequency of recombinants was 6.5$\times$$10^{-3}$ and the $\alpha$-amylase inhibition activity of $ade^-his^-$ No. 4, which is the fusant with the most improved activity increased from 33 to 125 I.U./ml.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.546-551
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• 2011

Tilt sensor is required to control the attitude of the biped robot when it walks on an uneven terrain. Vision sensor, which is used for recognizing human or detecting obstacles, can be used as a tilt angle sensor by comparing current image and reference image. However, vision sensor alone has a lot of technological limitations to control biped robot such as low sampling frequency and estimation time delay. In order to verify limitations of vision sensor, experimental setup of an inverted pendulum, which represents pitch motion of the walking or running robot, is used and it is proved that only vision sensor cannot control an inverted pendulum mainly because of the time delay. In this paper, to overcome limitations of vision sensor, Kalman filter for the multi-rate sensor fusion algorithm is applied with low-quality gyro sensor. It solves limitations of the vision sensor as well as eliminates drift of gyro sensor. Through the experiment of an inverted pendulum control, it is found that the tilt estimation performance of fusion sensor is greatly improved enough to control the attitude of an inverted pendulum.

• 전기전자학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.142-147
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• 2015

본 논문에서는 자이로 센서와 가속도 센서로부터 얻은 정보를 보정 및 융합하여 자세를 추정하는 칼만 필터 기반 센서 융합 필터의 설계를 제안한다. 최근 센서 네트워크 기술의 발전으로 인해 센터 데이터의 융합 기술이 요구되고 있다. 본 논문에서는 필터의 비선형 시스템 모델을 Jacobian Matrix 연산을 통해 선형 시스템 모델로 변환하며, 오일러 적분을 통해 추정 값을 예측한다. 제안한 필터는 Xilinx 사의 Virtex-6 FPGA Board 를 이용하여 구현하였다. 구현한 필터는 74MHz 동작 주파수로 동작하며, 기존 필터들과 구현한 필터를 비교하여 추정 자세의 정확도 및 신뢰도를 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제20권4호
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• pp.275-288
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• 2004

이 논문은 다중 센서 원격탐사 화상의 분류를 위해 퍼지 논리 융합과 결합된 relaxation labeling 방법을 제안하였다. 다중 센서 원격탐사 화상의 융합에는 퍼지 논리를, 분광정보와 공간정보의 융합에는 반복적인 relaxation labeling 방법을 적용하였다. 특히 반복적 relaxation labeling 방법은 공간정보의 이용에 따른 분류 화소의 변화양상을 얻을 수 있는 장점이 있다. 토지 피복의 감독 분류를 목적으로 광학 화상과 다중 주파수/편광 SAR 화상에 제안 기법을 적용한 결과, 다중 센서 자료를 이용하고 공간정보를 함께 결합하였을 때 향상된 분류 정확도를 얻을 수 있었다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제55권1호
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• pp.100-108
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• 2023

In this study, a neural network model inspired by a one-dimensional convolution U-net is developed to automatically accelerate edge localized mode (ELM) detection from big diagnostic data of fusion devices and increase the detection accuracy regardless of the hyperparameter setting. This model recognizes the input signal patterns and overcomes the problems of existing detection algorithms, such as the prominence algorithm and those of differential methods with high sensitivity for the threshold and signal intensity. To train the model, 10 sets of discharge radiation data from the KSTAR are used and sliced into 11091 inputs of length 12 ms, of which 20% are used for validation. According to the receiver operating characteristic curves, our model shows a positive prediction rate and a true prediction rate of approximately 90% each, which is comparable to the best detection performance afforded by other algorithms using their optimized hyperparameters. The accurate and automatic ELM-burst detection methodology used in our model can be beneficial for determining plasma properties, such as the ELM frequency from big data measured in multiple experiments using machines from the KSTAR device and ITER. Additionally, it is applicable to feature detection in the time-series data of other engineering fields.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제33권3호
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• pp.737-767
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• 2023

With the availability of big customer data and advances in machine learning techniques, the prediction of customer behavior at the session-level has attracted considerable attention from marketing practitioners and scholars. This study aims to predict customer purchase conversion at the session-level by employing customer profile, transaction, and clickstream data. For this purpose, we develop a multimodal deep learning fusion model with dynamic and static features (i.e., DS-fusion). Specifically, we base page views within focal visist and recency, frequency, monetary value, and clumpiness (RFMC) for dynamic and static features, respectively, to comprehensively capture customer characteristics for buying behaviors. Our model with deep learning architectures combines these features for conversion prediction. We validate the proposed model using real-world e-commerce data. The experimental results reveal that our model outperforms unimodal classifiers with each feature and the classical machine learning models with dynamic and static features, including random forest and logistic regression. In this regard, this study sheds light on the promise of the machine learning approach with the complementary method for different modalities in predicting customer behaviors.

• 한국균학회지
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• 제16권2호
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• pp.79-86
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• 1988

잔나비걸상버섯과 영지(靈芝)버섯간(間)에 원형질체융합(原形質體融合)을 실시하여 융합(融合)된 균주(菌株)를 선발하있으며, 융합(融合)된 균주(菌株)를 배양(培養)하여 자실체(子實體)의 형성(形成)하였는 바 그 결과(結果)를 요약하면 다음과 같다. 1. 잔나비걸상버섯 영지(靈芝)버섯간(間)의 종간원형질체융합률(種間原形質體融合率)은 $0.77{\sim}l.38%$였다. 2. 융합(融合)된 균총(菌叢)은 MMM배지상(培地上)에서 균총(菌叢)의 형태적(形態的) 차이를 보이거나 균총(菌叢)의 중앙부위(中央部位)에 잃은 황양색(黃楊色)을 띄고 있었다. 3. 융합주(融合株)는 두 모균주(母菌株)의 장점을 지녔고 대체로 모균주(母菌株)보다 빠른 성장(成長)을 보였으며, 균주(菌株)에 따라서는 GCM 배지상(培地上)에서 segregation이 일어난다. 4. 융합주(融合株)의 균사체(菌絲體)에는 clamp connection이 없으나 segregation이 일어난 균사(菌絲)에서는 있는 것과 없는 균사(菌綿)가 혼재(混在)해 있있다. 5. 균사체(菌絲體)를 마쇄하여 전기영동(電氣泳動)에 의한 esterase isozyme pattern을 확인해 본 결과 모균주(母菌株)와는 전혀 다른 band를 나타내 었다. 6. 선발(選拔)한 30균주중(菌株中) 4균주(菌株)에서 자실체(子實體)가 형성(形成)되었으며 그 형태(形態)는 모균주(母菌株)의 자실체(子實體)와 차이를 보였다.

• 미생물학회지
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• 제28권1호
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• pp.47-54
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• 1990

섬유소를 분해할 수 있는 Cellutomonas flavigena NCIB 12901 과 Cellulomonas bibula NCIB 8142의 종간 원형질체 융합을 하고 그로부터 얻은 융합체의 특성을 조사하였다. C. bibuta의 원형질체는 lysozyme(600Ieιllulomoηas libula NCIB 8142의 종간 원형 섣처l 융 한응 하고:1로부터 얻은융합셰익 특성을 조사하였다 . C bibula의 원형선셰는 lysozyme $600{\mu}{\textrm{g}}$/ml)를 6시간 처리하여 얻었으며, 삼투안정제로는 O.5M sorbitol의 최저이었고 원형질체 재생률은 6.7%였다. 원형질체 융합은 25mM $CaCl_{2}$를 포함하는 40% PEG (M.W.6000)를 $30^{\circ}C$에서 30분간 처리함으로 수행하였고 C. bibuιl와 C. flavigeηa의 융합 빈도는 $5\times 10^{-4}$으로 원형질체 형성 및 합체를 얻었고, 모균주와 융합체의 영양요구성, 항생물질 내성, 효소활성, 세포벽 성분, 운동성 등을 비교하여 융합체는 모균주의 재조합체임을 밝히었다.

• 미생물학회지
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• 제28권2호
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• pp.98-103
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• 1990

원형질체 융합에 사용할 genetic selection marker로써 자외선 조사와 NTG 처리에 의해 Brevibacteriurn lactofermeηturn S SWA(arg trp)와 B. lactofermenturn SWB(met ser)를 분리하였다. 이 균주릎 배양하여 증식기에 penicillin G를 처리한 후, 0.4 M sucrose를 첨가한 lysis fluid에서 lysozyme을 $400\mu\textrm{g}$/ml의 농도로 16시간 처리 하였을 때, B. lactofermenturn SWA는 99.98%, B. lactofermentum SWB는 99.93%의 원형질체 형성률을 나타내었다. 윈형질체 융합에서는 100 mM $CaCl_{2}$, 30%의 PEG 6,000과 fusion fluid릎 15분간 처리하였을때, B. lactofermentum SWA와 B. lactofermentum SWB의 융합빈도는 $2.30\times 10^{-5}$로 나타내었다. 원형질체 융합에 의해 언어진 융합균주의 유전적 분석을 위해 selective media와 non-selective media에서 생장한 colony를 계산함으로써 각 marker간의 재조합주의 형성빈도를 조사하였으며, 이들을 분석하여 유전자간의 순서를 결정하였다.