재배종 토마토(Lycopersicum esculentum)는 중요 작물의 하나이다. 36 재배종에 대해 80개 RAPD (random amplified polymorphic DNA) 마커로 동정과 다형성을 조사하였다. 80개 마커 중 36개(45.0%)는 다형성을 나타내었다. 재배종 토마토에서 다형성의 탐지는 유익한 유전자형의 선택에 의한 분자 지도 발전 가능성을 제공할 수 있다. 분자 마커는 역시 식물 육종 지적 권리(PBRs)의 동정과 보호를 위해 사용될 수 있다. 한 예로써 OPC-13 시발체를 사용한 DNA 다형은 Junk Pink와 Ailsa Craighp 품종은 OPC-13-01 밴드가 결여되어 있다. OPA-12-03와 OPB-15-07는 TK-70 품종에 특이 마커로 다른 품종에는 없다. 본 연구의 재배종 토마토에서 DNA 다형은 일부 예외는 있지만 개화 타입과 관련이 있다. 이런 접근은 바람직한 토마토 품종 육성에 유전적 정보를 높이는데 유익할 것으로 사료된다.
This article suggests the machine learning model, i.e., classifier, for predicting the production quality of free-machining 303-series stainless steel(STS303) small rolling wire rods according to the operating condition of the manufacturing process. For the development of the classifier, manufacturing data for 37 operating variables were collected from the manufacturing execution system(MES) of Company S, and the 12 types of derived variables were generated based on literature review and interviews with field experts. This research was performed with data preprocessing, exploratory data analysis, feature selection, machine learning modeling, and the evaluation of alternative models. In the preprocessing stage, missing values and outliers are removed, and oversampling using SMOTE(Synthetic oversampling technique) to resolve data imbalance. Features are selected by variable importance of LASSO(Least absolute shrinkage and selection operator) regression, extreme gradient boosting(XGBoost), and random forest models. Finally, logistic regression, support vector machine(SVM), random forest, and XGBoost are developed as a classifier to predict the adequate or defective products with new operating conditions. The optimal hyper-parameters for each model are investigated by the grid search and random search methods based on k-fold cross-validation. As a result of the experiment, XGBoost showed relatively high predictive performance compared to other models with an accuracy of 0.9929, specificity of 0.9372, F1-score of 0.9963, and logarithmic loss of 0.0209. The classifier developed in this study is expected to improve productivity by enabling effective management of the manufacturing process for the STS303 small rolling wire rods.
Through a screening and selection approach method, decamer random markers were used in a technique called random amplified polymorphic DNA (RAPD) assay with 252 genomic DNAs isolated from four major Haimen chicken populations: Rugao (62), Jiangchun (62), Wan-Nan (63) and Cshiqishi (65). A total of 3-score decamer random primers (S241-S260, S1081-S1100 and S1341-S1360) were employed in the preliminary RAPD-polymerase chain reaction (RAPD-PCR) assay with 50 random template DNA samples from all the populations. Four (6.67%) of the primers that produced obvious polymorphic patterns, interpretable and reproducible bands were selected and used with both the individual DNAs from each population and with pooled DNA samples of the four populations in subsequent analyses. The selected primers produced a total of 131 fragments with molecular size ranging from 835 to 4,972 base pairs (bp) when used with the individual DNAs; 105 (80.15%) of these fragments were polymorphic. With the pooled DNAs, 47 stable and characteristic bands with molecular size ranging from 840 to 4,983 bp, of which 23 (48.94%) polymorphic, were also generated. The band-sharing coefficient (BSC) calculated for the individuals in the population and among populations of bulked samples was between 0.8247 (Rugao) and 0.9500 (Cshiqishi); for pairwise populations, it was between 0.7273 (Rugao vs. Wan-Nan) and 0.9367 (Jiangchun vs. Cshiqishi) chicken populations. Using the BSC for individual and pairwise populations, the Nei's standard genetic distances between the chicken populations were determined and ranged from 0.0043 (Jiangchun vs. Cshiqishi) to 0.1375 (Rugao vs. Cshiqishi). The reconstructed dendrogram linked the Jiangchun and Cshiqishi chickens as closely related populations, followed by Wan-Nan, while the Rugao was the most genetically distant among the populations.
본 논문에서는 대역선택 웨이브릿 변환 CELP 보호화기라 명명한 4.8 kbps 전송률의 새로운 웨이브릿 변화형 CELP 부호화기를 구현하였다. 제안된 알고리듬에서는 이산 웨이브릿 주파수 대역에 대한 대역 선택과 선택적 벡터 양자화 기법을 사용하였다. 이러한 대역 선택 및 선택적 벡터 양자화 구조는 구분형 VQ 구조를 이용하여 구현하였다. 제안한 알고리즘은 계산량 및 저장용량을 크게 줄이면서도, 기존의 불규칙 잡음 코드북 검색 구조에 비해 0.5에서 1 dB 가량 개선된 segmental SNR을 갖는다. 많은 실험 결과를 통해 확인한 결과, 제안된 대역 선택 웨이브릿 변환 CELP 부호화기는 기존의 CELP 구조나 웨이브릿 변환 구조에 비해서 실제 응용에 훨씬 적합함을 확인하였다.
This paper aimed to investigate the influence of consumer lifestyle on consumer selection of bakery cafe attributes. Data were collected through a self-administered questionnaire by 403 random consumers between the ages 20s and 30s in several bakery cafes in Seoul and Gyonggi area. Different methods of statistical analysis had been used such as frequency analysis, factor analysis, k-means clustering analysis, cross tabulation, one way ANOVA and Duncan's multiple range test with SPSS for Window 13.0 package. First, when analyzing the 16 questions of comsumer lifestyles, four factors were extracted: 'dining out-oriented factor', 'achievement-oriented factor', 'brand-oriented factor', and 'health-oriented factor'. Second, the respondents were divided into three groups by k-means cluster analysis: no interest group, dining-out & value oriented group, and health-brand oriented group. Third, consumer's bakery cafe attributes were categorized into five factors including 'food', 'convenience and image', 'store promotion', 'positive dining experience', and 'menu & merchandises'. Finally when analyzing the differences in the selection of bakery cafe attributes according to consumer's lifestyles, it showed a significant differences.
Multiperiod portfolio selection problem attracts more and more attentions because it is in accordance with the practical investment decision-making problem. However, the existing literature on this field is almost undertaken by regarding security returns as random variables in the framework of probability theory. Different from these works, we assume that security returns are uncertain variables which may be given by the experts, and take absolute deviation as a risk measure in the framework of uncertainty theory. In this paper, a new multiperiod mean absolute deviation uncertain portfolio selection models is presented by taking transaction costs, borrowing constraints and threshold constraints into account, which an optimal investment policy can be generated to help investors not only achieve an optimal return, but also have a good risk control. Threshold constraints limit the amount of capital to be invested in each stock and prevent very small investments in any stock. Based on uncertain theories, the model is converted to a dynamic optimization problem. Because of the transaction costs, the model is a dynamic optimization problem with path dependence. To solve the new model in general cases, the forward dynamic programming method is presented. In addition, a numerical example is also presented to illustrate the modeling idea and the effectiveness of the designed algorithm.
금질 기법을 이용한 테스트 데이터 자동 생성 기법은 오랫동안 연구되어 왔으며, 효율적인 테스트 데이터 생성 방법 중 하나이다. 그러나 인풋 도메인이 넓을 경우, 기존의 담금질 기법은 이웃 선택 기법의 한계 때문에 나쁜 성능을 보였다. 이러한 한계를 극복하기 위해, 우리는 새로운 이웃 선택 기법인 분기 거리 이웃 선택 방법을 제안한다. 제안된 기법의 성능을 검증하기 위해서 우리는 분기 거리 이웃 선택 기법, 기존의 이웃 선택 기법 그리고 랜덤 테스트 데이터 생성 기법을 비교하는 실험을 수행하였다. 실험 결과 제안된 기법이 2가지 기법에 비해 우수한 성능을 보임을 알 수 있었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권5호
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pp.2469-2490
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2019
A low-energy adaptive clustering hierarchy (LEACH) protocol is a low-power adaptive cluster routing protocol which was proposed by MIT's Chandrakasan for sensor networks. In the LEACH protocol, the selection mode of cluster-head nodes is a random selection of cycles, which may result in uneven distribution of nodal energy and reduce the lifetime of the entire network. Hence, we propose a new selection method to enhance the lifetime of network, in this selection function, the energy consumed between nodes in the clusters and the power consumed by the transfer between the cluster head and the base station are considered at the same time. Meanwhile, the improved FTBA algorithm integrating the curve strategy is proposed to enhance local and global search capabilities. Then we combine the improved BA with LEACH, and use the intelligent algorithm to select the cluster head. Experiment results show that the improved BA has stronger optimization ability than other optimization algorithms, which the method we proposed (FTBA-TC-LEACH) is superior than the LEACH and LEACH with standard BA (SBA-LEACH). The FTBA-TC-LEACH can obviously reduce network energy consumption and enhance the lifetime of wireless sensor networks (WSNs).
Goats (Capra hircus) were domesticated during the late Neolithic, approximately 10,500 years ago, and humans exerted minor selection pressure until fairly recently. Probably the largest genetic change occurring over the millennia happened via natural selection and random genetic drift, the latter causing genes to be fixed in small and isolated populations. Recent human-influenced genetic changes have occurred through biometrics and genomics. For the most part, biometrics has concentrated upon the refining of estimates of heritabilities and genetic correlations. Heritabilities are instrumental in the calculation of estimated breeding values and genetic correlations are necessary in the construction of selection indices that account for changes in multiple traits under selection at one time. Early genomic studies focused upon microsatellite markers, which are short tandem repeats of nucleic acids and which are detected using polymerase chain reaction primers flanking the microsatellite. Microsatellite markers have been very important in parentage verification, which can impact genetic progress. Additionally, microsatellite markers have been a useful tool in assessing genetic diversity between and among breeds, which is important in the conservation of minor breeds. Single nucleotide polymorphisms are a new genomic tool that have refined classical BLUP methodology (biometric) to provide more accurate genomic estimated breeding values, provided a large reference population is available.
This study was conducted to determine genetic correlations among carcass traits measured by ultrasound and real carcass measurements and to estimate indirect selection responses for real carcass traits based on ultrasound measurements in Hanwoo cows. To accomplish this, 22,080 ultrasound measurement records from 17,926 cows collected from 2001 to 2012 and 11,907 carcass records obtained from fattened cattle from 2008 to 2012 were used. Genetic parameters were estimated based on eye muscle area (EMA), backfat thickness (BF) and marbling score (MS) measured by ultrasound-scanning of live cows and using the official technique on chilled bovine half-carcasses after slaughtering. Heritability and genetic correlation for carcass traits were estimated using a mixed model equation that consisted of environmental effects as fixed parameters and additive genetic effects and residual effects as random parameters, assuming that traits were different between ultrasound and carcass measurements. This statistical method was applied to the average information restricted maximum likelihood method. The heritability of EMA, BF and MS measured by ultrasound were 0.33, 0.61 and 0.46, respectively, while the heritability estimates of the corresponding traits based on carcass measurements were 0.29, 0.40 and 0.38, respectively and the genetic correlation between ultrasound and carcass traits for EMA, BF and MS were 0.41, 0.78 and 0.67, respectively. The genetic correlation between ultrasound and carcass traits was highly positive. Additionally, the selection response for marbling score was estimated to be 0.42 per generation if the cows were selected based on the ultrasound scan marbling score with an assumed selection intensity of 0.8. Overall, these results indicate that the ultrasound scan technique would be applicable to judging cow selection for genetically improved meat quality.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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