본 논문에서는 수신기에서 I/Q 위상 및 진폭 불균형을 갖는 계층적 MPSK(Hierarchical M-ary Phase Shift Keying) 신호에 대해 수치 적분이 필요 없는 정확하고 일반화된 closed-form 형태의 비트 오류 확률(Bit Error Probability) 표현을 유도한다. 새롭게 유도된 비트 오류 확률 표현은 간결한 형태의 일반화된 식으로 되어 있어 다양한 환경으로의 적용이 용이하다. 뿐만 아니라, 계층적 MPSK를 적용하는 많은 디지털 통신 시스템에서 복조시 발생할 수 있는 I/Q 불균형들에 의한 시스템 성능 변화에 대하여 정확한 이론적 성능 기준을 제공할 것으로 기대된다.
To identify pathways associated with survival phenotypes using gene expression data, we recently proposed the hierarchical structural component model for pathway analysis of gene expression data (HisCoM-PAGE) method. The HisCoM-PAGE software can consider hierarchical structural relationships between genes and pathways and analyze multiple pathways simultaneously. It can be applied to various types of gene expression data, such as microarray data or RNA sequencing data. We expect that the HisCoM-PAGE software will make our method more easily accessible to researchers who want to perform pathway analysis for survival times.
DNA 마이크로어레이 실험으로 나오는 데이타는 아주 많은 양의 유전자 발현 정보를 담고 있기 때문에 적절한 분석 방법이 필요하다. 대표적인 분석 방법은 계층적 클러스터링(hierarchical clustering) 방법이다. 본 논문에서는 계층적 클러스터링의 결과로 나오게 되는 덴드로그램(dendrogram)에 대해서 후처리(post-Processing)를 시행함으로써 DNA 마이크로어레이 데이타 분석을 더 용이하게 해주는 리프오더링(leaf-ordering)에 대해서 연구하였다. 먼저, 기존의 리프오더링 알고리즘들을 분석하였고, 리프오더링 알고리즘의 새로운 접근 방식을 제안하였다. 또한 이에 대한 성능을 실험하고 분석하기 위해서 계층적 클러스터링과 몇 가지 리프오더링 알고리즘들, 그리고 제안된 접근 방식을 직접 구현한 HCLO (Hierarchical Clustering & Leaf-Ordering Tool)에 대해서 소개하였다.
DNA칩의 유전자 발현 데이터의 통합적 분석을 위하여 매트랩을 기반으로 한 통합분석 프로그램을 구축하였다. 이 프로그램은 유전자 발현 분석을 위해 일반적으로 많이 쓰는 방법인 Hierarchical clustering(HC), K-means, Self-organizing map(SOM), Principal component analysis(PCA)를 지원하며, 이외에 Fuzzy c-means방법과 최근에 발표된 Singular value decomposition(SVD) 분석 방법도 지원하고 있다. 통합분석프로그램의 성능을 알아보기 위하여 효모의 포자형성(sporulation)과 정의 유전자발현 데이터를 사용하였으며, 각 분석 방법에 따른 분석 결과를 제시하였으며, 이 프로그램이 유전자 발현데이타의 통합적인 분석을 위해 효과적으로 사용될 수 있음을 제시하였다.
Gene expression data are the quantitative measurements of expression levels and ratios of numberous genes in different situations based on microarray image analysis results. The process to draw meaningful information related to genomic diseases and various biological activities from gene expression data is known as gene expression data analysis. In this paper, we present a hierarchical clustering method of gene expression data based on self organizing map which can analyze the clustering result of gene expression data more efficiently. Using our proposed method, we could eliminate the uncertainty of cluster boundary which is the inherited disadvantage of self organizing map and use the visualization function of hierarchical clustering. And, we could process massive data using fast processing speed of self organizing map and interpret the clustering result of self organizing map more efficiently and user-friendly. To verify the efficiency of our proposed algorithm, we performed tests with following 3 data sets, animal feature data set, yeast gene expression data and leukemia gene expression data set. The result demonstrated the feasibility and utility of the proposed clustering algorithm.
In-phase/quadrature (I/Q) imbalances, which are generated by non-ideal transceiver components, are inevitable physical phenomena that cause the performance of practical communication systems to be degraded. In this paper, we provide a new closed-form expression for the bit error rate of hierarchical M-ary phase shift keying with I/Q phase and amplitude imbalances and analyze the effect of I/Q imbalances on BER performance over an additive white Gaussian noise channel.
Petri nets have been introduced as a powerful analyzing and design tool for the discrete systems such as sequential control systems. However, one of the important problems in its applications is that the model can be analyzed hardly when we deal with large scale systems because of increase of the number of Petri net components. To overcome this problem, some methods for dividing or reducing of Petri net have been suggested. In this paper, an approach for hierarchical expression of Petri net based on Sequential function Chart(SFC) and Bottom Up oriented Mehodology(BUM) is proposed. Especially, some definitions and rules are defined in order to divide and compose sub Petri nets. A measuring tank system will be described as a typical kind of discrete systems and modeled by some sub Petri nets based on the SFC and BUM by the proposed method in this paper.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제12권2호
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pp.335-348
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2005
The rapid development of microarray technologies enabled the monitoring of expression levels of thousands of genes simultaneously. Recently, the time course gene expression data are often measured to study dynamic biological systems and gene regulatory networks. For the data, biologists are attempting to group genes based on the temporal pattern of their expression levels. We apply the consensus clustering algorithm to a time course gene expression data in order to infer statistically meaningful information from the measurements. We evaluate each of consensus clustering and existing clustering methods with various validation measures. In this paper, we consider hierarchical clustering and Diana of existing methods, and consensus clustering with hierarchical clustering, Diana and mixed hierachical and Diana methods and evaluate their performances on a real micro array data set and two simulated data sets.
To explore effects on each the emotional awareness, emotional expression, emotional empathy, and emotional regulation, of the sub-factors of the child's emotional intelligence, to mural preference, emotion cultivation, and community connection, the hierarchical multiple regression analyses are performed(as in Table 1, 2, and 3). As the results, we found the following facts. Children's mural preference, emotion cultivation, and community connection were expressed by the following equations in order, respectively. Mural Preference = $.170{\times}$[Emotional Awareness](t=2.118, $p=.036^*$) - $.025{\times}$[Emotional Expression](t=-.275, p=.783) + $.088{\times}$[Emotional Empathy](t=.938, p=.350) + $.139{\times}$[Emotional Regulation] (t=1.529, p=.128). Mural Emotion Cultivation = $-.021{\times}$[Emotional Awareness](t=-.294, p=.769) - $.205{\times}$[Emotional Expression](t=-2.573, $p=.011^*$) + $.265{\times}$[Emotional Empathy](t=3.156, $p=.002^*$) + $.192{\times}$[Emotional Regulation](t=2.361, $p=.019^*$). Mural Community Connection = $-.001{\times}$[Emotional Awareness](t=-.007, p=.995) - $.132{\times}$[Emotional Expression](t=-1.478, p=.141) + $.172{\times}$[Emotional Empathy](t=1.732, $p=.027^*$) + $.098{\times}$[Emotional Regulation](t=1.072, p=.285).
Professor Daihyun Chung has recently presented an intriguing view of Ban-mal(non-honorific expressions) in Korean. He criticizes uses of Ban-mal, on the grounds that they presuppose the existence of hierarchical structures in human beings. Professor Chung also advocates ″a relational theory of Ban-mal″ according to which ascriptions of 'n-mal' should be relativized to the speaker-hearer relationship. He employs this view in showing that uses of Ban-mal indeed presuppose the existence of hierarchical structures in human beings I claim that Professor Chung has not shown the credibility of his relational theory of Ban-mal, and that this very view leads to an unintended and undesirable consequence. Moreover, 1 show that even if we assume that this view is true for the sake of an argument, he is not able to show that uses of Ban-mal indeed presuppose the existence of hierarchical structures. All he can show is rather that uses of 'Ban-mal'(a meta-linguistic expression) presuppose the existence of hierarchical structures. Finally, 1 conclude that what really presupposes the existence of hierarchical structures is the asymmetrical uses of Ban-mal and honorific expressions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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