본 논문에서는 웨이블릿 변환 영역에서 기존의 다중해상도 움직임 예측 방법에 비해 보다 향상된 단화소 이동 감쇠를 이용한 다중해상도 움직임 예측 방법을 제안하였다. 웨이블릿 변환 영역에서 웨이블릿 계수들의 계층적 상관관계를 이용한 기존의 다중해상도 움직임 예측 방법(MRME)은 웨이블릿 변환시 수행되는 다운 샘플링 과정에서 발생되는 웨이블릿 계수들의 이동-변환 성질(shift-variant property)에 의해 정확한 움직임 예측을 수행할 수 없다는 단점이 있다. 따라서 이러한 문제점을 극복하기 위해 제안된 방법은 입력 영상에 대해서 2레벨 웨이블릿 변환을 수행한 후 저대역 신호인 S$_4$대역에 대해 3레벨 웨이블릿 변환을 수행하기 앞서 S$_4$대역에서의 단화소 이동된 신호를 제거하기 위한 방법으로 보간을 적용한다. 보간된 저 대역 신호 S$_4$대역에 대해서 1레벨 웨이블릿 변환을 수행한 후 최종적으로 3레벨 웨이블릿 변환된 저 대역 신호 S$_{8}$대역에 대해서 초기 움직임 벡터를 구한 다음 나머지 하위 레벨에 위치한 대역에 대해서 기존 다중해상도 움직임 예측 방법과 동일한 방법으로 움직임 예측을 수행함으로써 향상된 부호화 성능을 얻을 수 있었다. 실험 결과 제안한 방법은 기존 다중해상도 움직임 예측 방법과 웨이블릿 변환 영역에서 전역 탐색 방법과 비교해 PSNR면에서 약 1∼2dB정도 향상된 부호화 효율을 나타낼 뿐 아니라, 주관적 화질에서도 개선된 결과를 보였다.
공간데이터자원이 많아 질수록 그들끼리 불일치가 일어날 확률은 높아지고 있다. 이러한 불일치는 같은 지역을 커버하는 같은 종류의 공간데이터사이에서도 일어날 수 있다. 그러므로, 이런 공간데이터를 효율적으로 연결시켜 Geometry 및 Topology측면에서 일관성을 지닌 새로운 공간데이터를 생성시키는 일의 중요성은 증가 할 것이다. 이러한 공간데이터중의 하나로서 미국 인구통계국의 TIGER파일을 예로 들 수 있다. 현재 인구통계국 지도들은 지방정부의 지도 레이어들과 공간적으로 일치 하지 않기 때문에 인구적, 경제적인 많은 유용한 정보가 지방정부의 레이어들과 연계되어 공간적으로 충분히 활용되어지고 있지 않고 있다. 그러므로, 인구통계국 지도의 위치정보는 좀 더 정확한 위치정보를 가지고 있는 지방정부의 레이어들과 융합되어 Geometry 및 Topology측면에서 새로운 정보로 대체되어져야 한다. 이 논문은 참고맵을 이용하여 Geometry 및 Topology측면에서 일관성을 지닌지도를 만들기 위한 개념적인 프레임과 두가지 맵모델을 제시한다. 첫번째 모델은 셀 모델인데 맵은 0셀, 1셀, 그리고 2셀로 구성되어진다. 두번째 모델은 수학적으로 다른 원형을 가진 물체는 지도 일반화후에도 유사성을 가지고 있다는 것이다. 새롭게 제시된 계층적인 맵 융합은 물리적, 수학적, 논리적 경계에 바탕을 두고 있고 복잡성과 계산적인 부담을 감소시킬 수 있다. 반복성을 가진 맵 융합 원리는 인구통계지도를 예로하여 형성되었다. 이것들은 속성 매치, 의미있는 노드발견, 지도학적인 0-cell 매치. 지도학적인 1-cell 매치, 그리고 맵 변형으로 구성된다.
The seven selected primers BION-13, BION-29, BION-61, BION-64, BION-68, BION-72 and BION-80 generated the total number of loci, average number of loci per lane and specific loci in Meretrix lusoria (ML), Saxidomus purpuratus (SP) and Cyclina sinensis (CS) species. Here, the complexity of the banding patterns varied dramatically between the primers from the three venerid clam species. The higher fragment sizes (> 1,000 bp) are much more observed in the SP species. The primer BION-68 generated 21 unique loci to each species, which were ascertaining each species, approximately 150 bp, 300 bp and 450 bp, in the ML species. Remarkably, the primer BION-80 detected 7 shared loci by the three clam species, major and/or minor fragments of sizes 500 bp, which were matching in all samples. As regards average bandsharing value (BS) results, individuals from CS clam species (0.754) exhibited higher bandsharing values than did individuals from SP clam species (0.607) (P < 0.05). In this study, the dendrogram obtained by the seven oligonucleotides primers indicates three genetic clusters: cluster 1 (LUSORIA01-LUSORIA07), cluster 2 (PURPURATUS08-PURPURATUS14), cluster 3 (SINENSIS15-SINENSIS21). Among the twenty one venerid clams, the shortest genetic distance that displayed significant molecular differences was between individuals 18 and 20 from the CS species (genetic distance = 0.071), while the longest genetic distance among the twenty-one individuals that displayed significant molecular differences was between individuals LUSORIA no. 02 and PURPURATUS no. 09 (genetic distance = 0.778). Relatively, individuals of SP venerid species were appropriately closely related to that of CS species, as shown in the hierarchical dendrogram of genetic distances. Eventually, PCR fragments exposed in the present study may be worthwhile as a DNA marker the three venerid clam species to discriminate.
외환위기 이후 청년실업의 증가가 사회적 문제로 부각되었으나, 청년층의 노동시장 경험에 관한 연구는 제한적으로 이루어져 왔다. 본 연구에서는 노동경력을 단순한 일자리 이동과 달리 노동지위의 연속적 배열과 순서적이고 위계적인 변화과정으로 개념화하였으며, 배열분석을 활용하여 외환위기 전후 청년층의 노동경력을 노동지위의 다양한 측면에서 비교하였다. 분석 결과, 외환위기 이후 첫 일자리로의 이행기간이 장기화되고 고용형태와 사업장 규모 면에서 첫 일자리의 질적 저하가 발생하였음이 확인되었다. 또한 외환위기 이후 청년 코호트는 미취업형과 실업형, 비대기업형, 비정규직형 및 이동형 특성을 갖는 경력유형에 속할 상대적 위험률이 높았다. 이러한 결과는 전반적으로 외환위기 이후 청년층의 고용불안정성이 더 커졌으며, 내부노동시장형에 비해 외부노동시장형 경력유형이 상대적으로 증가한 것을 의미한다.
최근에 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)의 장점을 이용하여 XML로 표현된 문서를 효과적으로 저장, 관리, 검색하는 XML 문서관리 시스템에 대한 많은 연구들이 활발하게 진행되어 왔다. 그러나 경로 질의 중에서 LIKE 연산과 같은 부분 패턴 매칭 질의의 경우는 비효율적인 비교 연산으로 인해 검색 성능이 현저하게 떨어지기 때문에 RDBMS의 색인의 효과를 볼 수 없다. 본 논문에서는 XML 문서를 RDBMS에 효율적으로 저장하는 계층형 XML 저장 기법과 경로 역 색인 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 XML문서의 엘리먼트를 키워드로 보고 해당 키워드가 속한 경로의 식별자와 시퀀스로 포스팅 파일을 구성하여 경로 기반 질의의 검색 속도를 향상하는데 주안점을 둔다. 검색 성능에 관한 실험을 통해서 제안된 기법이 기존의 RDBMS를 이용한 기법보다 약 60% 우수한 성능을 가지고 있음을 입증한다.
인과 관계에 대한 직관적인 개념으로 Bayesian Networks 알고리즘이나 트리 구조 추측 알고리즘 그리고 유전자 알고리즘을 사용하여 다양한 구조의 상황을 예측을 하게 된다. 하지만 이런 예측 알고리즘들을 상황인지 서비스 구현에 적용하기에는 실제 구현의 어려움과 실시간 환경에서 트레이닝 데이터 처리에서 오는 시간 지연 문제 등이 발생하게 된다. 이 때문에 특정 목적의 상황인지 시스템에서 이 알고리즘들이 어느 정도의 예측 정확도와 신뢰도를 가지고 상황 정보에 부합하는지 미지수이다. 따라서 본 논문에서는 기존의 예측 알고리즘과는 다른 접근 방식을 통해, 사용자의 습관이나 행동양식을 데이터베이스로 만들어 이를 고려함으로써 상황인지 시스템의 상황 정보와 부합되는 Flexible Window 기법을 이용한 위치 예측 알고리즘을 제안한다. 제안된 Flexible Window 기법을 이용한 위치 예측 알고리즘은 동일한 실험 조건 아래, Fixed Window 기법을 이용한 위치 예측 알고리즘보다 평균적으로 5.10% 더 우수한 성능을 보인다. 이 방식은 기하급수적으로 늘어나는 상황 정보를 감안했을 때 알고리즘 수행 시 처리 시간의 감소와 예측 정확도를 향상 시킬 수 있다.
최근 클라우드 스토리지 환경에서 전통적인 스토리지장치인 하드디스크를 대체하여 SSD(Solid-State Drive)의 사용량이 증가하고 있다. SSD는 기계적인 동작이 없어 빠른 입출력 성능을 가지는 반면 덮어쓰기가 불가능한 특성을 가지고 있어 공간 효율성을 위한 관리가 중요하다. 이와 같은 마모도 특성을 갖는 SSD의 공간 효율성을 효과적으로 관리하기 위해 데이터 중복제거 기법을 이용한다. 하지만 데이터 중복제거 기법은 데이터 청킹, 해싱, 해시값 검색과정 연산을 포함하기 때문에 오버헤드가 발생하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 SSD 스토리지 시스템에서 PRAM 캐시를 이용한 데이터 중복제거 기법을 제안한다. 제안한 방법은 DRAM의 1차 해시테이블에 PRAM에 캐싱된 데이터를 위한 해시값들을 저장하고, LRU(Least Recently Used)기법을 이용하여 관리한다. PRAM의 2차 해시테이블에는 SSD 스토리지에 저장된 데이터에 대한 해시값들을 저장하고, DRAM의 1차 해시테이블에 대한 백업을 PRAM에 유지함으로써 전원 손실등에 대비하여 신뢰성을 향상시킬 수 있다. 실험결과, 제안하는 기법은 기존의 DRAM에 모든 해시값들을 저장하여 관리하는 기법보다 SSD의 쓰기 횟수 및 연산시간을 워크로드별 평균 44.2%, 38.8%의 감소 효과를 보였다.
Genomic DNA samples isolated from geographical purplish Washington clam (Saxidomus purpuratus) were obtained from three different regions in the Korean Peninsula: Geoje (Geoje population; GJP), Gunsan (Gunsan population; GSP) and a site of North Korea (North Korea population; NKP). The seven primers generated the total 369 loci that can be scored from the GSP clam population. 356 fragments were generated from the NKP clam population. The complexity of the banding patterns varies dramatically between the primers and three localities. In this study, 319 loci were identified in the purplish Washington clam from Geoje and 369 in the clam population from Gunsan: 221 specific loci (69.3%) in the GJP clam population and 300 (81.3%) in the GSP population. These results demonstrate that the primer detected a large quantity of specific fragments, suggesting that the genetic variation in the GSP is higher than in the GJP population. In particular, the BION-28 primer gave DNA profiles with more fragments than the other six primers in the NKP population. The oligonucleotides primer BION-75 produced 21 unique loci to each population, which were ascertaining each population, approximately 250 bp, 300 bp and 400 bp, in the GJP population. Outstandingly, the primer BION-50 detected 21 shared loci by the three populations, major and/or minor fragments of sizes 150 bp, which were matching in all samples. With regard to average bandsharing value (BS) results, individuals from GJP population (0.743) displayed higher bandsharing values than did individuals from GSP population (0.606). In the present study, the dendrogram gained by the seven oligonucleotides primers indicates three genetic clusters: cluster 1 (GEOJE 01 ~ GEOJE 07), cluster 2 (GUNSAN 08 ~ GUNSAN 14), cluster 3 (N.KOREA 15 ~ N.KOREA 21). Among the twenty one clams, the shortest genetic distance that revealed significant molecular differences was between individuals 08 and 09 from the NKP population (genetic distance = 0.073), while the longest genetic distance among the twenty-one individuals that demonstrated significant molecular differences was between individuals GEOJE no. 03 and GUNSAN no. 09 (genetic distance = 0.669). Comparatively, individuals of GJP population were properly closely related to that of NKP population, as revealed in the hierarchical dendrogram of genetic distances. In due course, PCR analysis has revealed the significant genetic distance among three purplish Washington clam populations. PCR fragments discovered in this study could be valuable as a DNA marker of the three geographical clam populations to distinguish.
Polo, Cristina Gomez;Montero, Javier;Casado, Ana Maria Martin
The Journal of Advanced Prosthodontics
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제11권5호
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pp.239-246
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2019
PURPOSE. The purpose of this study was to propose and assess a shade guide for pink gingival aesthetics using a Spanish population sample. MATERIALS AND METHODS. The $L^*$, $C^*$, h, $a^*$ and $b^*$ coordinates of 259 participants were measured using a spectrophotometer in 3 standardized points along the attached gingiva of the maxillary central incisors. A hierarchical clustering analysis was applied to obtain separate solutions regarding the number of shade tabs. For each of the solutions obtained, color differences (${\Delta}E^*$) were calculated using the CIELab and CIEDE2000 formulas, and the proposed shade guide was selected considering (1) the color differences between tabs and (2) the coverage error of each of the solutions. RESULTS. The proposed shade guide consisted of 8 gingival shade tabs and achieved CIELab and CIEDE2000 coverage errors of less than the respective 50:50% acceptability thresholds (${\Delta}E^*=4.6$ units and ${\Delta}E_{00}=4.1$). The coordinates for the various gingival shade tabs were as follows: Tab 1: $L^*43.3$, $a^*21.9$, $b^*12.3$ (1.6); Tab 2: $L^*42.9$, $a^*34.1$, $b^*19.1$; Tab 3: $L^*46.5$, $a^*25.8$, $b^*10.9$; Tab 4: $L^*46.5$, $a^*27.3$, $b^*15.1$; Tab 5: $L^*49.6$, $a^*23.5$, $b^*16.8$; Tab 6: $L^*51.5$, $a^*19.7$, $b^*13.6$; Tab 7: $L^*55.9$, $a^*22.0$, $b^*15.0$; and Tab 8: $L^*56.0$, $a^*19.9$, $b^*18.8$. CONCLUSION. The CIELab and CIEDE2000 coverage errors for the 8 shade tabs of the proposed gingival shade guide were significantly lower than those of other guides. Therefore, despite the limitations of this study, the proposed guide is more appropriate for matching gingival shade in the Spanish general population.
교통사고 원인 중 가장 큰 비율을 차지하는 것이 운전자의 부주의로서 이를 검출하는 연구가 꾸준히 진행되고 있다. 본 논문은 부주의한 운전자를 정확히 검출하고, 검출된 운전자의 모습에서 가장 특징적인 영역을 선정(Localize)하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 운전자의 부주의를 검출하기 위해서 CAM(Class Activation Map) 기반의 전체 클래스를 분류하는 CNN 모델과 이 모델에서 혼동하거나 공통된 특징 영역을 갖는 클래스들에 대한 상세 분류가 가능한 네 개의 서브 클래스 CNN 모델을 계층적으로 구성한다. 각 모델에서 출력한 분류 결과는 CNN 특징맵들과의 매칭 정도를 표현하는 새로운 특징으로 간주해서 수평적으로 결합하고 학습하여 분류의 정확성을 높였다. 또한 전체 및 상세 분류 모델의 분류 결과를 반영한 히트맵 결과를 결합하여 이미지의 특징적인 주의 영역을 찾아낸다. 제안한 방법은 State Farm 데이터 셋을 이용한 실험에서 95.14%의 정확도를 얻었으며, 이는 기존에 동일한 데이터 셋을 이용한 결과 중 가장 높은 정확도인 92.2%보다 2.94% 향상된 우수한 결과이다. 또한 전체 모델만을 이용했을 때 찾아진 주의 영역보다 훨씬 의미 있고 정확한 주의 영역이 찾아짐을 실험으로 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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