본 논문에서는 실내 위치 추정시스템에 주로 사용되는 시퀀스 기반 위치추정(Sequence-Based Localization, SBL) 알고리즘의 성능향상을 위한 노드배치 알고리즘에 대해 연구한다. 기존의 노드선택 또는 배치알고리즘은 다수의 타겟이 위치하는 공간의 중심값에 노드들을 위치시켜 성능향상을 이루는 반면, SBL에서는 위치추적 알고리즘 특성상 타겟을 에워싸는 공간에서의 노드배치가 효율적일 수 있음에 주목한다. 이를 실현하기 위해 K-means clustering 알고리즘을 통한 노드배치 가능 공간을 선정하고, 그 선정된 공간상의 효율적 노드위치를 찾기 위해 2분법을 활용하여, 설계 복잡도가 낮은 노드배치 알고리즘을 제시한다. 제안된 노드배치알고리즘은 다양한 모의실험을 통해 무작위 노드배치 알고리즘 대비 뛰어난 위치추정성능을 보여주며, 노드위치를 위한 전역탐색 (full search)과 비교하여, 상당히 낮은 설계복잡도를 유지하면서도 만족할 만한 성능을 보인다.
Carcass characteristics data of Hanwoo (N = 1,084) were collected from two stations of the National Livestock Institute of Animal Science (NIAS), Korea and records from thirteen individual cow-calf operators were analyzed to estimate variance and covariance components and the effect of different slaughter endpoints. Carcass traits analyzed were cold carcass weight (CWT, kg), REA (rib eye area, cm2), back fat thickness (mm) and marbling score (1-7). Four different models were examined. All models included sex and contemporary group as fixed effects and the animal's direct genetic potential and environment as random effects. The first model fitted a linear covariate of age at slaughter. The second model fitted both linear and quadratic covariates of age at slaughter. The third model fitted a linear covariate of body weight at slaughter. The fourth model fitted both linear covariates of age at slaughter and body weight at slaughter. Variance components were estimated using the REML procedure with Gibb's sampler. Heritability estimate of CWT was in the range of 0.08-0.11 depending on the model applied. Heritability estimates of BF, REA and MS were in the ranges of 0.23-0.28, 0.19-0.26, and 0.44-0.45, respectively. Genetic correlations between CWT and BF, between CWT and REA, and between CWT and MS were in the ranges of -0.33 - -0.14, 0.73-0.84, and -0.01- 0.11, respectively. Genetic correlations between REA and BF, between MS and BF and between REA and MS were in the ranges of -0.82 ~ -0.72, 0.04~0.28 and -0.08 ~ -0.02, respectively. Variance and covariance components estimated varied by model with different slaughter endpoints. Body weight endpoint was more effective for direct selection in favor of yield traits and body weight endpoints affected more of the correlated response to selection for the traits of yield and quality of edible portion of beef.
Rahaman, Abu Sayed Md. Mostafizur;Islam, Md. Imdadul;Amin, M.R.
Journal of Information Processing Systems
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제11권1호
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pp.57-75
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2015
In evaluating the performance of a dual-hop wireless link, the effects of large and small scale fading has to be considered. To overcome this fading effect, several schemes, such as multiple-input multiple-output (MIMO) with orthogonal space time block codes (OSTBC), different combining schemes at the relay and receiving end, and orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) are used in both the transmitting and the relay links. In this paper, we first make compare the performance of a two-hop wireless link under a different combination of space diversity in the first and second hop of the amplify-and-forward (AF) case. Our second task in this paper is to incorporate the weak signal of a direct link and then by applying the channel model of two random variables (one for a direct link and another for a relayed link) we get very impressive result at a low signal-to-noise ratio (SNR) that is comparable with other models at a higher SNR. Our third task is to bring other three schemes under a two-hop wireless link: use of transmit antenna selection (TAS) on both link with weak direct link, distributed Alamouti scheme in two-hop link and single relay antenna with OFDM subcarrier. Finally, all of the schemes mentioned above are compared to select the best possible model. The main finding of the paper is as follows: the use of MIMO on both hops but application TAS on both links with weak direct link and the full rate OFDM with the sub-carrier for an individual link provide a better result as compared to other models.
본 논문은 웨이블릿 영역에서 인간지각시스템 특성, 적응 스케일(Scale) 개수와 가중치 함수를 이용하고 실험적 임계값을 적용하여 디지털 워터마크의 삽입용량 최적화를 위한 디지털 워터마킹 알고리즘을 제안하였다. 실험적 임계값을 기초로 하여 웨이블릿 영역에서 중요 계수를 찾아 디지털 워터마크의 삽입용량 최적화를 위한 워터마크를 삽입하였다. 원본영상을 3-레벨(Level)로 웨이블릿 변환하여, 저주파에 해당하는 기저대역을 제외한 나머지 모든 부대역을 워터마크 정보를 삽입하였다. 디지털 워터마크의 삽입용량 최적화를 위하여 인간시각시스템 특성을 근거로 한 적응 스케일 계수와 가중치 함수는 고려되었으며, 이 적응 스케일 계수와 가중치 함수는 강인성과 비가시성의 향상을 도모하였다. 워터마크는 가우시안 랜덤 시퀀스로 구성되어 있고 워터마크의 검출은 상관도를 이용하여 워터마크의 삽입 여부를 판단한다. 본 논문에서 제안한 방법으로 모의 실험한 결과 비교적 우수한 화질에서 JPEG 손실 압축, 잡음 첨가, 잘라내기, 흐림, 예리화, 그리고 선형 및 비선형 필터링 등의 공격에 강인함을 알 수 있었다.
정의된 SLA의 QoS를 지키기 위해서, 클라우드 시스템은 동적인 사용 패턴에서 발생하는 변화무쌍한 작업 부하를 처리해야 한다. 서비스 관점이외에도 에너지 소비를 최소화 하는 것이 또한 새로운 관심사이다. 이는 클라우드 데이타 센터에서 가상화된 자원을 할당할 때 클라우드 제공자들은 에너지와 성능의 상관관계를 고려해야 한다. 본 논문에서는 호스트 컴퓨터의 작업부하 수준을 탐지하기 위해 동적 임계치를 기반으로 한 자원 프로비저닝 방안을 제시한다. VM선정 정책은 이주할 VM을 선택하기 위해 활용 데이터를 사용하며, VM 할당 정책은 서비스 평판도에 따라 VM들을 호스트에 지정한다. 시뮬레이션을 통해 연구결과를 평가하였으며, 시뮬레이션 결과 이주를 지원하지 않는 비 전력 방법뿐만 아니라 동적 임계치, 임의 선정 정책보다 성능이 우수함을 보였다.
인산화 과정은 serine, threonine, tyrosine에서 발생하는 생화학적 반응으로, 본 연구에서는 다양한 응용의 잠재능력이 있는 phosphoserine, phosphothreonine, phosphotyrosine에 대한 엡타머를 개발하였다. 우선 in vitro selection 방법에 의해 combinatorial chemistry로부터 얻어진 RNA library로부터 이들 phosphoamino acids와 친화도를 가지고 있는 엡타머를 찾아낼 수 있었다. 총 10번의 일련 과정을 통해 phosphoserine에 대해서 2.6 nM의 친화도를 가지고 있는 엡타머를 (SeA-06), phosphothreonine에 대해서는 2.7nM의 친화도를 가지고 있는 엡타머 (TrA-18)를 찾아낼 수 있었고, 이들의 RNA 2차 구조를 각각 예측하여 보았다. 그러나 phosphotyrosine의 경우 짧은 길이의 엡타머가 selection됨으로 내부적으로 구조를 가지는 엡타머는 얻을 수 없었다. o-phosphoserine에 대한 항체가 기존에 보고가 되었으나 유사한 구조를 지닌 o-phosphothreonine에도 비슷한 활성을 보여 이들을 구분할 수 있는 리간드를 찾기 힘들었으나, 본 연구에서는 엡타머를 사용한 특이성 조사에서도 서로를 극명하게 구별할 수 있음을 확인할 수 있었다. 이와 같이 발굴된 엡타머를 사용하여 biochip이나 Proteomics 분석 도구의 응용에 큰 기대효과를 제공할 수 있을 것이라 사료된다.
Cooperative coevolutionary algorithm (CCEA) has proven to be a very powerful means of solving optimization problems through problem decomposition. CCEA implies the use of several populations, each population having the aim of finding a partial solution for a component of the considered problem. Populations evolve separately and they interact only when individuals are evaluated. Interactions are made to obtain complete solutions by combining partial solutions, or collaborators, from each of the populations. In this respect, we can think of various interaction modes. The goal of this research is to develop a CCEA for a supply chain network design (SCND) problem and identify which interaction mode gives the best performance for this problem. We present general design principle of CCEA for the SCND problem, which require several co-evolving populations. We classify these populations into two groups and classify the collaborator selection scheme into two types, the random-based one and the best fitness-based one. By combining both two groups of population and two types of collaborator selection schemes, we consider four possible interaction modes. We also consider two modes of updating populations, the sequential mode and the parallel mode. Therefore, by combining both four possible interaction modes and two modes of updating populations, we investigate seven possible solution algorithms. Experiments for each of these solution algorithms are conducted on a few test problems. The results show that the mode of the best fitness-based collaborator applied to both groups of populations combined with the sequential update mode outperforms the other modes for all the test problems.
$tRNA^{Val}$에 결합하는 RNA 요소들을 확인하기 위해 SELEX 방법을 수행하였다. 양끝에 보존된 primer 서열을 가지고 가운데 무작위의 48-mer 올리고 누클레오티드 영역을 가진 DNA 문고를 T7 RNA 중합효소를 이용하여 전사시켜 얻은 RNA pool을 가지고 $tRNA^{Val}$이 고정된 affinity column을 이용하여 14번의 선별 과정을 거쳐 FNA aptamer들을 선별하였다. 몇몇 aptamer들은 세 가지 rRNA들의 고리 영역에 있는 서열과 유사한 서열을 가졌다: 5S rRNA의 C43GAAC47 서열, 16S rRNA의 G1491AAGU1495와 G1379UUCC1383 서열 그리고 23S rRNA의 C1064UUAG1068, G2110UGUA2114, C2480GACGG2485와 A2600CAGU2604 서열. 이 결과들은 $tRNA^{Val}$가 리보솜에서 5S rRNA, 16S rRNA 및 23S rRNA와 다양하게 상호작용 할 수 있다는 것을 암시한다.
인지 무선(Cognitive Radio : CR) 시스템의 개발은 Mitola 가 제안한 개념의 완전 인지 무선(Full Cognitive Radio)시스템과 현재 표준화 논의가 진행 중인 스펙트럼 인지무선 시스템의 두 가지 방향으로 이루어지고 있다. 본 논문은 스펙트럼 인지무선 시스템을 위한 인지 엔진(Cognitive Engine : CE)을 개발 하고 인지 엔진의 핵심 기능인 채널 집합 관리 알고리즘에 대한 가상 실험을 통해 성능 분석을 하였다. 채널 집합 관리는 과거의 채널 점유 기록을 기반으로 CR시스템의 이동 가능 채널들 중 채널 품질 및 유휴 가능성이 높은 채널을 평가하고 결정하는 기능을 수행한다. 이를 위한 핵심 기능이 채널 상태 예측이고 본 논문에서는 채널 상태 예측을 위해 은닉 마르코프 모델(HMM)의 활용을 제안하였으며 HMM기반의 채널 상태 예측 성능을 향상 시킬 방법을 제안 및 적용하여 가상 실험을 하였다. 가상 실험 결과 채널 상태 예측 성능의 향상을 확인하였고 난수 선택 방법(Random Selection), 통계적 선택 방법(Statistical Selection) 과의 성능 비교를 통해 본 논문에서 제안한 방법의 우월성을 검증하였다.
본 논문에서는 배전 손실 최소화 문제에 있어서 GA의 수렴특성을 개선하기 위해서는 새로운 수명의 개념을 도입한다. 즉 개체군의 균질화와 유전적 부동의 문제에 대해서 연령을 가진 집단에 유한의 수명을 부여하여 적응도에 의한 도태외에 어느수명에 도달한 경우에도 도태시키려는 방법을 제안하였다. 이 방법은 적응도가 가장 높은 개체는 개체수의 양, 엘리트 보존전략의 영향에 의해 자손을 남기는 확률이 높은 것인데 비해 적응도가 낮은 개체는 수명에 의해 빨리 도태되고 또한 수렴성의 향상을 기대할 수 있다. 게다가 수명을 고려한 볼수 법과 이미 제안되어 있는 DPM을 조합하여 이하와 같은 특징을 가진 GA의 탐색알고리즘을 개발한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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