목 적: 본 연구에서는 EST Clustering 방법을 이용하여 이전의 연구에서 발굴한 B357 EST의 염기서열을 포함하는 유전자를 동정하고, 이 유전자의 발현을 생쥐의 난소와 정소를 포함한 여러 가지 조직들에서 살펴보고자 하였다. 연구방법: EST Clustering으로 얻어진 전체 염기서열을 5-day-ovary-specific gene-1 (5DOS1)이라고 명명하여 GenBank에 등록하였으며 (AY751521), northern blotting, real-time RT-PCR, in situ hybridization, western blotting, immunohistochemistry 등의 방법을 이용하여 생쥐 난소와 고환의 발달단계에 따라 그 발현양상을 관찰하였다. 결 과: 5DOS1의 전사체는 성장한 정소, 뇌, 근육에서 높게 발현하였으며, 난소의 경우에서는 원시난포시기부터 모든 난자에서 발현하였으며 특히 생후 5일째 높게 발현하였고 그 이후로는 점차 감소하였다. 반면 정소의 경우는 발달과 함께 계속 증가하였으며, 정모세포를 제외한 모든 발달단계별 정자에서 발현함을 관찰하였다. 결 론: 본 연구결과는 5DOS1에 대한 발견과 동정에 대한 첫 보고로써, 유전자 및 단백질이 생쥐의 난소 및 정소의 생식세포에서 발현하는 것을 관찰하였다. 앞으로 생식세포 발생 및 분화에 관련된 5DOS1의 기능에 대한 심층 연구가 더 필요하다고 사료된다.
본 논문에서는 5G 무선 통신을위한 다중 셀 다중 입력 다중 출력 (MIMO)-비 직교 다중 접속 (NOMA) 다운 링크 시스템에서 WSRM (weighted sum-rate maximization) 문제를 해결하기위한 견고한 빔 형성 설계를 제시한다. 이 연구는 채널 추정 행렬에 최악의 모델, 즉 SVOF (singular value uncertainty model)로서 불확실성을 추가함으로써 기지국 (BS)에서 불완전한 채널 상태 정보 (CSI)를 고려한다. 이러한 관찰을 통해, WSRM 문제는 BS에서의 전송 전력 제약에 따라 공식화된다. 객관적 문제는 해결하기 어려운 비 결정적 다항식 (NP) 문제로 알려져 있다. 객관적 문제를 효율적으로 해결할뿐만 아니라 최적의 송신 빔 포밍 행렬을 찾기 위해 ML (majorization minimization) 기법을 안정화시킨 견고한 빔 형성 설계를 제안한다. 또한 최상의 사용자 쌍을 클러스터로 선택하여 더 높은 합계를 달성하는 공동 사용자 클러스터링 및 전력 할당 (JUCPA) 알고리즘을 제안한다. 제안 된 JUCPA 알고리즘과 함께 제안된 견고한 빔 포밍 설계가 기존의 NOMA 기법 및 기존의 OMA (orthogonal multiple access) 기법과 비교하여 총 레이트 측면에서 성능을 크게 향상 시킨다는 것을 보여주기 위해 광범위한 수치 결과가 제공된다.
해운 및 항만물류 환경의 변화로 말미암아, 현재 아시아 항만들은 치열한 경쟁상황에 놓여 있으며, 권역내 거대중심항이 되기 위한 집중적인 투자와 체계적인 전략수립을 추진하고 있다. 따라서, 현시점에서 아시아 항만의 경쟁력을 분석/분류하고 평가하는 것은 부산항이 속해 있는 우리나라의 입장에서 매우 중요한 연구임에 틀림없다. 그러나, 이와 관련하여 다수의 기존연구가 수행되어 왔지만, 연구의 대상을 아시아 항만을 뛰어넘어 세계 주요항만으로 하거나, 게다가 어떤 객관적인 기준이 없이 단순히 해당시점에 널리 회자되고 있는 항만들을 대상으로 하여, 부산항의 입장에서 실질적이고 명확한 분석지표로 활용되기 곤란한 연구가 대부분이었다. 또한 연구의 방법론적 측면에서 기존연구들은 크게 AHP(Analytical Hierarchy Process)법과 같은 계층평가알고리즘과 군집분석법(Clustering analysis)을 이용하여 항만의 순위를 정하거나 항만을 동일군으로 군집화하여 분석을 행하였으나, 이 두 가지 방법은 알고리즘상 고유의 문제점을 가지고 있어, 분석법에 따른 해석의 편중이 빈번히 발생하였다. 본 연구의 목적은 항만인프라와 관련한 경쟁력요소를 중심으로 아시아 주요항만을 경쟁수준별로 체계적으로 분류하는 것이다. 특히, 기존연구의 문제점을 극복하기 위해 본 연구에서는 객관적인 지표에 의거하여 아시아 주요 대상 항만을 선정했다. 게다가 연구 방법론의 측면에서 기존의 군집분석법의 문제점을 보완하기 위해서 FCM(Fuzzy C-means)기법을 이용하여 분석을 수행하였다. 분석결과, 아시아 16개 주요 항만들 중 10개 항만이 독자적인 위상을 가지고 4가지 항만군을 형성하고 있었으며, 나머지 6개항만은 다른 10개 항만들과 같은 독자적인 특성을 보이지 않아, 현시점에서 하나의 군집으로 명확히 분류될 수 없는 것으로 분석되었다. 게다가, 독자적 위상을 가지고 있지 않은 항만들 중, 몇 개의 항만은 향후 변화의 가능성이 매우 높고 그리고 아시아 항만전체의 판도변화의 주역으로 발전할 가능성도 높은 항만으로 분석되었다. 이러한 분석결과는 아시아 항만의 판도의 고찰과 더불어 다각도로 고찰되었으며, 그러한 고찰결과에 기초하여 끝으로 부산항의 현재위상과 대략적인 앞으로의 방향이 제시되었다.
본 논문에서는, HCM 클러스러팅 방법과 유전자 알고리즘을 이용하여 다중 FNN 모델을 동정하고 최적화 한다. 제안된 다중 FNN은 Yamakawa의 FNN을 기본으로 하며, 퍼지 추론 방법으로 간략 추론을, 학습으로는 오류 역전파 알고리즘을 사용한다. 다중 FNN 모델의 구조와 파라미터를 동정하기 위해 HCM 클러스터링과 유전자 알고리즘을 사용한다. 여기서, 시스템 모델링을 위해 데이터 전처리 기능을 수행하는 HCM클러스터링 방법은 I/O 프로세서 공정 데이터를 이용하여 입출력 공간분할에 의한 다중 FNN 구조를 결정하기 위해 사용된다. 또한 유전자 알고리즘을 사용하여 멤버쉽함수의 정점, 학습율, 모멘텀 계수와 같은 다중 FNN 모델의 파라미터들을 동조한다. 모델의 근사화와 일반화 능력 사이에 합히적 균형을 얻기 위해 하중계수를 가진 합성 성능지수를 사용한다. 이 합성 성능지수는 근사화 및 예측 능력사이의 상호 균형과 의존성을 고려한 하중계수를 가진 합성 목적함수를 의미한다. 데이터 개수, 비선형성의 정도에 의존하는 이 합성 목적함수의 하중계수의 선택, 조절을 통하여 최적의 다중 FNN 모델을 설계하는 것이 유용하고 효과적임을 보인다. 제안된 모델의 성능 평가를 위하여 가스로 공정의 시계열 데이터와 비선형 함수의 수치 데이터를 사용한다.
본 논문에서는 퍼지 벌레 검색과 최소-최대 군집화 알고리즘에 기반한 영상 영역화 기법을 제안한다. 전체 영상에서 에지 정보는 픽셀들의 공간 관계를 포함하게 되며, 이를 위해 목적 함수들의 인자를 조정하여 퍼지 벌레의 행동을 정의하며, 에지 정보를 검사하는 방법으로 퍼지 벌레값과 최소-최대 노드를 이용한다. 에지 추출을 사용하는 현재의 영역화 방법들은 수학적 모델에 기반한 매스크 정보를 필요로 하며, 매스크 연산으로 인하여 수행 시간도 많이 걸리게 된다. 반면에, 제안하는 알고리즘은 퍼지 벌레의 검색에 따라 단일 연산을 수행하게 된다. 제안하는 알고리즘에서 필요한 범위의 크기를 스스로 결정하고 빠르고 강력한 계산을 수행하기 위해 최적해를 찾는 유전 알고리즘을 도입하고자 한다. 추가적으로, 영상의 그레이-히스토그램에서 퍼지 검색과 군집화를 수행하기 위해 유전 알고리즘을 사용하는 유전 퍼지 벌레 검색과 유전 최소-최대 군집화가 제안된다. 시뮬레이션 결과는 제안된 알고리즘이 히스토그램을 사용하여 적응적으로 양자화되며, 계산 시간과 메모리를 적게 요구하는 단일 검색 방법을 수행한다는 것을 보여준다.
최근 청소년의 교우관계에 있어서 집단 따돌림과 불량 그룹이 사회적으로 큰 문제가 되고 있다. 본 논문에서는 학생들의 교우관계를 보다 객관적으로 분석하는 방법을 제안한다. 분석을 위한 객관적인 데이타로는 교우관계 정보를 묵시적으로 내포하고 있는 통신이력 데이타를 사용하며, 체계적 분석을 위하여 데이타 마이닝 기법을 활용한다. 제안하는 분석 방법은 다음과 같다. 첫째, 교우간 친밀도 (degree of familiarity) 개념을 정형적으로 정의하고, 여러 통신도구에서 발생한 통신이력 데이타를 기반으로 교우 간 친밀도를 수학적으로 계산하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 학생 x가 y로 통신을 많이 시도할수록, 학생 x 의 y 에 대한 교우간 친밀도가 높다는 직관을 사용한다. 둘째, 계산한 교우간 친밀도를 사용하여 집단 따돌림의 가능성이 높은 학생을 파악한다. 이는 집단 따돌림 가능성이 높은 학생은 다른 학생으로부터의 통신 시도가 적을 것이라는 직관에 기반한다. 셋째, 교우간 친밀도를 데이타 마이닝 기법 중 하나인 클러스터링으로 분석하여 의미 있는 교우집단을 파악한다. 클러스터링 기법을 사용하기 위하여, 본 논문에서는 교우간 친밀도를 기반으로 교우간 유사도 (similarity) 개념을 정형적으로 정의하고, 이를 사용하여 클러스터링을 수행한다. 마지막으로, 제안한 방법의 실용성을 입증하기 위하여, 실제 구현 및 분석 실험을 수행하고, 그 의미를 해석한다. 이 같은 결과를 볼 때, 본 연구는 학생들의 교우관계를 보다 객관적으로 파악할 수 있는 효과적인 방법론이라 사료된다.
Objective : This study aimed to investigate the efficacy of transverse process (TP) hook system at the upper instrumented vertebra (UIV) for preventing screw pullout in adult spinal deformity surgery using the pedicle Hounsfield unit (HU) stratification based on K-means clustering. Methods : We retrospectively reviewed 74 patients who underwent deformity correction surgery between 2011 and 2020 and were followed up for >12 months. Pre- and post-operative data were used to determine the incidence of screw pullout, UIV TP hook implementation, vertebral body HU, pedicle HU, and patient outcomes. Data was then statistically analyzed for assessment of efficacy and risk prediction using stratified HU at UIV level alongside the effect of the TP hook system. Results : The screw pullout rate was 36.4% (27/74). Perioperative radiographic parameters were not significantly different between the pullout and non-pullout groups. The vertebral body HU and pedicle HU were significantly lower in the pullout group. K-means clustering stratified the vertebral body HU ≥205.3, <137.2, and pedicle HU ≥243.43, <156.03. The pullout rate significantly decreases in patients receiving the hook system when the pedicle HU was from ≥156.03 to < 243.43 (p<0.05), but the difference was not statistically significant in the vertebra HU stratified groups and when pedicle HU was ≥243.43 or <156.03. The postoperative clinical outcomes improved significantly with the implementation of the hook system. Conclusion : The UIV hook provides better clinical outcomes and can be considered a preventative strategy for screw-pullout in the certain pedicle HU range.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제5권4호
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pp.444-455
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2007
An approach to construct multiple interpretable and precise fuzzy systems based on the Pareto Multi-objective Cooperative Coevolutionary Algorithm (PMOCCA) is proposed in this paper. First, a modified fuzzy clustering algorithm is used to construct antecedents of fuzzy system, and consequents are identified separately to reduce computational burden. Then, the PMOCCA and the interpretability-driven simplification techniques are executed to optimize the initial fuzzy system with three objectives: the precision performance, the number of fuzzy rules and the number of fuzzy sets; thus both the precision and the interpretability of the fuzzy systems are improved. In order to select the best individuals from each species, we generalize the NSGA-II algorithm from one species to multi-species, and propose a new non-dominated sorting technique and collaboration mechanism for cooperative coevolutionary algorithm. Finally, the proposed approach is applied to two benchmark problems, and the results show its validity.
The objective of this study is to devise an accident scenario analysis method adept at creating accident scenarios at the Preliminary Hazard Analysis(PHA) step of a hazard analysis for railway system. This approach was inspired by the Quality Function Deployment(QFD) method, which is conventionally used in quality management and was used at the systematic accident scenario analysis(SASA) for the design of safer products. In this study, the QFD provides a formal and systematic schema to devise accident scenarios while maintaining objective. The accident scenario analysis method first identifies the hazard factors that cause railway accidents and explains the situation characteristics surrounding the accident. This method includes a feasibility test, a clustering process and a pattering process for a clearer understanding of the accident situation. Since this method enables an accident scenario analysis method to be performed systematically as well as objectively, this method is useful in building better accident prevention strategies. Therefore, this study can serve to reduce railway accident and be an effective tool for a hazard analysis.
In order to optimize fuzzy modeling of nonlinear system, we proposed a optimal fuzzy model according to the characteristic of I/O relationship, HCM method, the genetic algorithm, and the objective function with weighting factor. A conventional fuzzy model has difficulty in definition of membership function. In order to solve its problem, the premise structure of the proposed fuzzy model is selected by both the partition of input space and the analysis of input-output relationship using the clustering algorithm. The premise parameters of the fuzzy model are optimized respectively by the genetic algorithm and the consequence parameters of the fuzzy model are identified by the standard least square method. Also, the objective function with weighting factor is proposed to achieve a balance between the performance results for the training and testing data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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