이 논문은 대규모인 약 2,000점(미지수 약 4,000개)의 평면 측지망을 조정할 수 있는 프로그램을 개발하는데 목적이 있다. 데이터의 저장 및 관리에는 희박행렬(sparse matrix)의 기법이 사용되었으며, 관측방정식에는 RR(C)U (Row-Wise Representation Complete Unodered)방식, 정규방정식에는 RR(U)U(Row-Wise Representation Upper Unodered) 방식을 도입하고 해법에는 수정 Cholesky법을 적용하였다. PC 386에서 개발된 이 프로그램은 정밀 2차 기준점망인 테스트망에 적용되었으며, 2차원 배열을 사용한 Cholesky 분해법 및 직교분해법을 채용한 프로그램과의 상대적인 비교분석이 이루어졌다. 연구의 결과에서는 희박행렬의 기법이 기억용량의 면에서 뿐만 아니라 처리시간에 있어서도 극히 효과적인 기법임을 보여주고 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권1호
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pp.53-76
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2020
The synchronous phasor measurement algorithm is the core content of the phasor measurement unit. This manuscript proposes a dynamic synchronous phasor measurement algorithm based on compressed sensing theory. First, a dynamic signal model based on the Taylor series was established. The dynamic power signal was preprocessed using a least mean square error adaptive filter to eliminate interference from noise and harmonic components. A Chirplet overcomplete dictionary was then designed to realize a sparse representation. A reduction of the signal dimension was next achieved using a Gaussian observation matrix. Finally, the improved orthogonal matching pursuit algorithm was used to realize the sparse decomposition of the signal to be detected, the amplitude and phase of the original power signal were estimated according to the best matching atomic parameters, and the total vector error index was used for an error evaluation. Chroma 61511 was used for the output of various signals, the simulation results of which show that the proposed algorithm cannot only effectively filter out interference signals, it also achieves a better dynamic response performance and stability compared with a traditional DFT algorithm and the improved DFT synchronous phasor measurement algorithm, and the phasor measurement accuracy of the signal is greatly improved. In practical applications, the hardware costs of the system can be further reduced.
When the cells of yeast K35 were immobilized in Ca-alginate gel, cell concentration and viability decreased as alginate concentration increased. Considering the results, 2% (w/v) Ca-alginate concentration would be suitable. Among various concentrations of additives and cross-lin-king agent, the addition of 1.67% (w/v) of bentonite together with 0.33% (v/v) of glutaraldehyde (ABG bead) resulted in the highest ethanol production of 1.8%(w/v), using YPD medium containing 2% glucose. ABG bead seemed to be more resistant to phosphate ion than Ca-alginate bead. 0.33%(w/v) of phosphate was a proper concentration for the ethanol production by ABG bead. Scanning electron microscopic observation depicted that the immobilized cells on the bead surface were coated by alginate gel and that the cells in the internal bead were cross-linked with alginate matrix. When repeated-batch culture was performed with ABG bead for 40 days in a packed-bed reactor, ethanol concentration of about 90~110 g/l-gel was maintained. Cell viability was maintained around 70%, and outgrowing cell concentration was below 6.3% of total cell concentration. Consequently, the results showed that ABG head was a potential carrier for continuous production of ethanol compared to conventional Ca-alginate bead.
${\beta}ig$-h3, is a TGF-${\beta}$-induced gene product, extracellular matrix protein with 68 kDa MW(683 amino acids) and has been known for its possible roles in cell adhesion, spreading, migration and proliferation. To minimize a proteolytic degradation of ${\beta}ig$-h3, ${\beta}ig$-h3 incorporated chitosan sponge was prepared and its effects on fibroblast adhesion and migration were investigated. And its wound healing efficacy was evaluated in deep 2nd degree burn rabbit ear wound model. ${\beta}ig$-h3 enhanced fibroblast adhesion and proliferation. In histological observation, a significant over-proliferation of epidermal regeneration was observed in ${\beta}ig$-h3/chitosan dressing applied wound while epidermal regeneration was not proceeded yet in chitosan only treated wound. ${\beta}ig$-h3/sponge dressing could enhance epidermal regeneration.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권7호
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pp.2736-2754
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2015
Android dominates the mobile operating system market, which stimulates the rapid spread of mobile malware. It is quite challenging to detect mobile malware. System call sequence analysis is widely used to identify malware. However, the malware detection accuracy of existing approaches is not satisfactory since they do not consider correlation of system calls in the sequence. In this paper, we propose a new scheme called Artificial Neural Networks (ANNs) on Co-occurrence Matrices Droid (ANNCMDroid), using co-occurrence matrices to mine correlation of system calls. Our key observation is that correlation of system calls is significantly different between malware and benign software, which can be accurately expressed by co-occurrence matrices, and ANNs can effectively identify anomaly in the co-occurrence matrices. Thus at first we calculate co-occurrence matrices from the system call sequences and then convert them into vectors. Finally, these vectors are fed into ANN to detect malware. We demonstrate the effectiveness of ANNCMDroid by real experiments. Experimental results show that only 4 applications among 594 evaluated benign applications are falsely detected as malware, and only 18 applications among 614 evaluated malicious applications are not detected. As a result, ANNCMDroid achieved an F-Score of 0.981878, which is much higher than other methods.
본 논문에서는 비션형계에 적용된 확장 칼만 필터의 션형화작업을 상펴보고 이를 LEO 위성에 적용해 봄으로써 확장칼만필터의 성능을 분석하였다. 모의실험을 위해 가정한 LEO 위성의 역학모델로는 $J_2$와 대기마찰에 의한 섭동을 고려하였고 사용된 관판측치에는 관측시 스템 잡음에 해당하도록 $\sigma_r$ = 150m와 $\sigma_r$ = lOm/s의 오차를 가정하였다. 모의싱험결과 필터의 전체척인 수행능력은 가정한 관측오차내에 추정오차들이 수렴되는 결과를 보였으며 이때 상태진행잡음 Q가 공분산행렬 Po의 1/10수준에서 가장 우수한 수렴능력을 나타냈다.
In this paper, we describes the information-theoretic approaches to sensor selection and sensor placement in sensor networks for target localization and tracking. We have developed a sensor selection heuristic to activate the most informative candidate sensor for collaborative target localization and tracking. The fusion of the observation by the selected sensor with the prior target location distribution yields nearly the greatest reduction of the entropy of the expected posterior target location distribution. Our sensor selection heuristic is computationally less complex and thus more suitable to sensor networks with moderate computing power than the mutual information sensor selection criteria. We have also developed a method to compute the posterior target location distribution with the minimum entropy that could be achieved by the fusion of observations of the sensor network with a given deployment geometry. We have found that the covariance matrix of the posterior target location distribution with the minimum entropy is consistent with the Cramer-Rao lower bound (CRB) of the target location estimate. Using the minimum entropy of the posterior target location distribution, we have characterized the effect of the sensor placement geometry on the localization accuracy.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제23권6호
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pp.1155-1163
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2012
본 논문은 이원 고정효과모형의 가정하에 실험자료를 분석할 때 고정효과와 관련된 변동량을 구하는 문제를 다루고 있다. 고정효과에 따른 변동량의 계산을 위한 방법으로 제2종 분석을 이용하고 있다. 모형비교의 방식을 이용하여 고정효과에 따른 변동량을 계산하는 제2종 제곱합은 비교하는 모형의 적합에서 주어지는 잔차제곱합의 차에 근거를 두고 있다. 이와는 달리, 본 논문에서는 고정효과와 관련된 모형행렬로의 사영에 의한 변동량의 계산방법을 다루고 있다. 사영에 의한 제2종 제곱합의 계산은 기존의 방법보다 간편하고 효율적임을 보여준다.또한 사영에 의한 제2종 분석으로 변동량의 계산에 있어 균형자료와 달리 불균형자료에 있어서 어떤 점에서 차이가 있는가를 구체적으로 논의하고 있다.
한국생물정보시스템생물학회 2004년도 The 3rd Annual Conference for The Korean Society for Bioinformatics Association of Asian Societies for Bioinformatics 2004 Symposium
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pp.244-249
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2004
There have been many attempts to predict the secondary structure content of a protein from its primary sequence, which serves as the first step in a series of bioinformatics processes to gain knowledge of the structure and function of a protein. Most of them assumed that prediction relying on the information of the amino acid composition of a protein can be successful. Several approaches expanded the amount of information by including the pair amino acid composition of two adjacent residues. Recent methods achieved a remarkable improvement in prediction accuracy by using this expanded composition information. The overall average errors of two successful methods were 6.1% and 3.4%. This work was motivated by the observation that evolutionarily related proteins share the similar structure. After manipulating the values of the frequency matrix obtained by running PSI-BLAST, inputs of an artificial neural network were constructed by taking the ratio of the amino acid composition of the evolutionarily related proteins with a query protein to the background probability. Although we did not utilize the expanded composition information of amino acid pairs, we obtained the comparable accuracy, with the overall average error being 3.6%.
The notion of effective transport property of a heterogeneous medium implies that the medium is large enough that the ergodic theorem holds and local fluctuation of the property can be neglected. In case that the medium is not large enough compared to its characteristic microstructure length scale, the effective property fluctuates and differs from the value of the medium being large enough. As a representative transport phenomenon, diffusion was considered and the fluctuation of varying effective diffusion property, diffusion coarseness $C_k$, was defined as a quantifying parameter. Scaled effective diffusion property, $^*$>/k$_1$ and $C_k$ were computed for the two phase random media consisting of matrix of diffusion coefficient k$_1$ and spheres of diffusion coefficient k$_2$. Numerical simulations were performed by use of the so-called first passage time technique and data were collected for existing microstructure models of hard spheres(HS), overlapping spheres(OS) and penetrable concentric shells(PCS).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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