Rahmat Dani Satria;Lalu Muhammad Irham;Wirawan Adikusuma;Anisa Nova Puspitaningrum;Arief Rahman Afief;Riat El Khair;Abdi Wira Septama
Genomics & Informatics
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제21권3호
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pp.31.1-31.8
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2023
Multiple myeloma (MM) is a hematological malignancy. It is widely believed that genetic factors play a significant role in the development of MM, as investigated in numerous studies. However, the application of genomic information for clinical purposes, including diagnostic and prognostic biomarkers, remains largely confined to research. In this study, we utilized genetic information from the Genomic-Driven Clinical Implementation for Multiple Myeloma database, which is dedicated to clinical trial studies on MM. This genetic information was sourced from the genome-wide association studies catalog database. We prioritized genes with the potential to cause MM based on established annotations, as well as biological risk genes for MM, as potential drug target candidates. The DrugBank database was employed to identify drug candidates targeting these genes. Our research led to the discovery of 14 MM biological risk genes and the identification of 10 drugs that target three of these genes. Notably, only one of these 10 drugs, panobinostat, has been approved for use in MM. The two most promising genes, calcium signal-modulating cyclophilin ligand (CAMLG) and histone deacetylase 2 (HDAC2), were targeted by four drugs (cyclosporine, belinostat, vorinostat, and romidepsin), all of which have clinical evidence supporting their use in the treatment of MM. Interestingly, five of the 10 drugs have been approved for other indications than MM, but they may also be effective in treating MM. Therefore, this study aimed to clarify the genomic variants involved in the pathogenesis of MM and highlight the potential benefits of these genomic variants in drug discovery.
일정 기간 동안 객체의 변화한 값들을 기록한 것을 그 객체에 대한 시계열 데이타 시퀀스라고 부르며, 이들의 집합을 시계열 데이타베이스라고 한다. 서브시퀀스 매칭은 주어진 질의 시퀀스와 변화의 추세가 유사한 서브시퀀스들을 시계열 데이타베이스로부터 검색하는 연산이다. 본 논문에서는 서브시퀀스 매칭의 성능을 극대화하기 위한 방안을 제시한다. 먼저, 윈도우 크기 효과로 인한 서브시퀀스 매칭의 심각한 성능 저하 현상을 정량적으로 관찰하여, 하나의 윈도우 크기를 대상으로 만든 단 하나의 인덱스만을 이용하는 것은 실제 응용에서 만족할만한 성능을 제공할 수 없다는 것을 규명하였다 또한, 이러한 문제로 인해 다양한 윈도우 크기들을 기반으로 다수의 인덱스들을 구성하여 서브시퀀스 매칭을 수행하는 인덱스 보간법의 응용이 필요함을 보였다. 인덱스 보간법을 응용하여 서브시퀀스 매칭을 수행하기 위해서는 먼저 다수의 인덱스들을 위한 윈도우 크기들을 결정해야 한다. 본 연구에서는 물리적 데이타베이스 설계 방식을 이용하여 이러한 최적의 다수의 윈도우 크기들을 선정하는 문제를 해결하였다. 이를 위하여 시계열 데이터 베이스에서 수행될 예정인 질의 시퀀스들의 집합과 인덱스 구성의 기반이 되는 윈도우들의 크기의 집합이 주어질 때, 전체 서브시퀀스 매칭들을 수행하는 데에 소요되는 비용을 예측할 수 있는 공식을 산출하였다. 또한, 이 비용 공식을 이용하여 전체 서브시퀀스 매칭들의 성능을 극대화 할 수 있는 최적의 윈도우 크기들을 결정하는 알고리즘을 제안하였으며, 이 알고리즘의 최적성과 효율성을 이론적으로 규명하였다. 끝으로, 실제 주식 데이타와 대량의 합성 데이타를 이용한 실험 결과, 제안된 기법은 기존의 단순한 기법과 비교하여 1.5배에서 7.8배 성능이 향상됨을 보였다.
Jin, Huijun;Choi, Won Gi;Choi, Jonghwan;Sung, Hanseung;Park, Sanghyun
Journal of Information Processing Systems
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제18권3호
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pp.374-388
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2022
Database systems usually have many parameters that must be configured by database administrators and users. RocksDB achieves fast data writing performance using a log-structured merged tree. This database has many parameters associated with write and space amplifications. Write amplification degrades the database performance, and space amplification leads to an increased storage space owing to the storage of unwanted data. Previously, it was proven that significant performance improvements can be achieved by tuning the database parameters. However, tuning the multiple parameters of a database is a laborious task owing to the large number of potential configuration combinations. To address this problem, we selected the important parameters that affect the performance of RocksDB using random forest. We then analyzed the effects of the selected parameters on write and space amplifications using analysis of variance. We used a genetic algorithm to obtain optimized values of the major parameters. The experimental results indicate an insignificant reduction (-5.64%) in the execution time when using these optimized values; however, write amplification, space amplification, and data processing rates improved considerably by 20.65%, 54.50%, and 89.68%, respectively, as compared to the performance when using the default settings.
대용량의 테이블을 수평적으로 분할하여 서로 다른 데이터베이스에 저장함으로써 데이터를 분산 저장하고 처리할 수 있는 방법을 샤딩이라 한다. 샤딩된 데이터에 대한 집계 또는 분석 함수를 적용하여 전체 결과를 얻기 위해서는 여러 곳으로 분산된 데이터에 대한 지역 결과를 통합하는 과정이 필요하다. 본 논문에서는 오픈 소스 DBMS의 하나인 큐브리드(CUBRID)의 샤딩 기술을 이용하여 분산된 부분 집계함수를 통합 처리하는 모듈을 설계하고 구현하는 방법에 대해 소개한다. 이 통합 모듈을 통해 여러 곳으로 샤딩된 데이터에 대하여 집계 및 분석 함수를 이용한 분석이 가능하도록 하였고, 단일 데이터베이스를 사용한 분석 성능과의 비교를 통해 샤드 분산 데이터베이스를 사용한 집계 계산이 효율적임을 보인다.
Successful design, construction and maintenance of geotechnical structure in soft ground and marine clay demands prediction, control, stability estimation and monitoring of settlement with high accuracy. It is important to predict and to estimate the compression index of soil for predicting of ground settlement. Lab. and field tests have been and are indispensable tools to achieve this goal. In this paper, Artificial Neural Networks (ANNs) model with Levenberg-Marquardt Algorithm and field database were used to predict compression index of soil in Korea. Based on soil property database obtained from more than 1800 consolidation tests from soils samples, the ANNs model were proposed in this study to estimate the compression index, using multiple soil properties. The compression index from the proposed ANN models including multiple soil parameters were then compared with those from the existing empirical equations.
In this study, we compare the recognition performance using PCA and RBFNNs for introducing robust face recognition system to pose variations based on pose estimation. proposed face recognition system uses Honda/UCSD database for comparing recognition performance. Honda/UCSD database consists of 20 people, with 5 poses per person for a total of 500 face images. Extracted image consists of 5 poses using Multiple-Space PCA and each pose is performed by using (2D)2PCA for performing pose classification. Linear polynomial function is used as connection weight of RBFNNs Pattern Classifier and parameter coefficient is set by using Particle Swarm Optimization for model optimization. Proposed (2D)2PCA-based face pose classification performs recognition performance with PCA, (2D)2PCA and RBFNNs.
본 논문에서는 공간정합필터의 데이터 베이스로써 체적 홀로그램을 이용한 광상관기를 구성하였다. 광상관 시스템은 광학의 고속 및 병렬처리 특징을 지니며, 공간정합필터가 기록된 체적홀로그램은 방대한 저장 능력과 실시간 랜덤 엑세스의 장점을 갖는다. 데이터 베이스로 사용되는 영상들은 각가 공간광변조기에 디스플레이 되어 퓨리에 변환 렌즈를 통과한 후 퓨리에 변환된 공간정합필터의 형태로 광굴절 매질에 기록된다. 대용량의 데이터 베이스를 구성하기 위한 다중화 방법으로 스텝 모터를 이용하여 광굴절 매질을 회전하는 각다중화 기술을 사용하였다. 체적홀로그래픽 광상관 실험을 통하여 지문인식에의 응용 가능성을 제시하였다.
본 논문에서는 정합필터의 데이터 베이스로 체적 홀로그램을 사용한 광 지문 인식 시스템을 제안하였다. VanderLugt 상관기에 사용되는 정합필터는 방대한 저장 능력과 실시간 랜덤 엑세스의 장점을 갖는 체적 홀로그램에 기록된다 데이터 베이스로 사용되는 지문 영상들은 각각 공간광변조기에 디스플레이 되어 퓨리에 변환 렌즈를 통과한 후 퓨리에 변환된 공간정합필터의 형태로 광굴절매질에 기록된다. 대용량의 데이터 베이스를 구성하기 위한 다중화 방법으로 스텝 모터를 이용하여 기준파의 각도를 회전하는 각다중화 기술을 사용하였다. 실험을 통해 본 시스템이 제한된 영역의 접근을 통제하기 위한 개인 인증용 안전 출입 시스템 및 크레디트카드, 여권, ID등의 위조방지에 이용이 가능함을 제시하였다
In real-time database systems, transactions's commitment done before the given deadlines is more important than just getting the maximum throughput. Transactions missing the given deadlines are no longer meaningful in real-time applications. Therefore, there is a need for new transaction processing models to meet the given deadlines in real-time database applications, because moat conventional transaction models are not designed to meet deadlines. In this paper we propose a new transaction models which uses multiple versions of a data item. The model uses read-from graphs and dynamic reorder of transactions to meet deadlines. A read-from graph contains the past read semantics of read operations and support the model to decide which database operation to be taken. Then, we show simulation results comparing the proposed model with other transaction models such as two phase locking model and the optimistic concurrency control model.
Journal of Electrical Engineering and information Science
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제2권5호
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pp.89-99
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1997
The application for real-time database systems must satisfy timing constraints. Typically the timing constraints are expressed in the form of deadlines which are represented by priorities to e used by schedulers. In any real-time applications, since the system maintains sensitive information to be shared by multiple users with different levels of security clearance, security is another important requirement. As more advanced database systems are being used in applications that need to support timeliness while managing sensitive information, protocols that satisfy both requirements need to be developed. In this appear, we proposed a new priority-driven secure multiversion locking (PSMVL) protocol for real-time secure database systems. The schedules produced by PSMVL are proven to e one-copy serializable. We have also shown tat the protocol eliminates covert channels and priority inversions. The details of the protocol, including the compatibility matrix and the version selection algorithms are presented. the results of the performance comparisons of our protocol with other protocols are described.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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