Cupredoxin-like proteins are mainly copper-binding proteins that conserve a typical rigid Greek-key arrangement consisting of an eight-stranded β-sandwich, even though they share as little as 10-15% sequence similarity. The electron transport function of the Cupredoxins is critical for respiration and photosynthesis, and the proteins have therapeutic potential. Despite their crucial biological functions, the identification of the distant Cupredoxin homologs has been a difficult task due to their low sequence identity. In this study, the overlapped conserved residue (OCR) fingerprint for the Cupredoxin superfamily, which consists of conserved residues in three aspects (i.e., the sequence, structure, and intramolecular interaction), was used to detect the novel Cupredoxin homologs in the NCBI non-redundant protein sequence database. The OCR fingerprint could identify 54 potential Cupredoxin sequences, which were validated by scanning them against the conserved Cupredoxin motif near the Cu-binding site. This study also attempted to model the 3D structures and to predict the functions of the identified potential Cupredoxins. This study suggests that the OCR-based approach can be used efficiently to detect novel homologous proteins with low sequence identity, such as Cupredoxins.
This study proposed two multisensor fusion methods for segment-based image classification utilizing a region-growing segmentation. The proposed algorithms employ a Gaussian-PDF measure and an evidential measure respectively. In remote sensing application, segment-based approaches are used to extract more explicit information on spatial structure compared to pixel-based methods. Data from a single sensor may be insufficient to provide accurate description of a ground scene in image classification. Due to the redundant and complementary nature of multisensor data, a combination of information from multiple sensors can make reduce classification error rate. The Gaussian-PDF method defines a regional measure as the PDF average of pixels belonging to the region, and assigns a region into a class associated with the maximum of regional measure. The evidential fusion method uses two measures of plausibility and belief, which are derived from a mass function of the Beta distribution for the basic probability assignment of every hypothesis about region classes. The proposed methods were applied to the SPOT XS and ENVISAT data, which were acquired over Iksan area of of Korean peninsula. The experiment results showed that the segment-based method of evidential measure is greatly effective on improving the classification via multisensor fusion.
Leading national R&D project to design a PWR spent nuclear fuel interim dry storage system that has been under development since mid-2009, which consists of a dual purpose metal cask and concrete storage cask. To ensure the safe operation of dry storage systems in foreign countries, major confinement monitoring techniques currently consist of pressure and temperature measurement. In the case of a dual purpose metal cask, a pressure sensor is installed in the interspace of bolted double lid(primary and secondary lid) in order to measure pressure. A concrete storage cask is a canister based system made of double/redundant welded lid to ensure confinement integrity. For this reason, confinement monitoring method is real time temperature measurement by thermocouple placed in the air flow(air intake and exit) of the concrete structure(over pack and module). The use of various monitoring technologies and operating experiences for the interim dry storage system over the last decades in foreign countries were analyzed. On the basis of the analysis above, development of the confinement monitoring technology that can be used optimally in our system will be available in the near future.
Shortest path tree(SPT) construction is essential in high performance routing in an interior network using link state protocols. When some links have new state values, SPTs may be rebuilt, but the total rebuilding of the SPT in a static way for a large computer network is not only computationally expensive, unnecessary modifications can cause routing table instability. This paper presents a new update algorithm, dynamic shortest path tree(DSPT) that is computationally economical and that maintains the unmodified nodes mostly from an old SPT to a new SPT. The proposed algorithm reduces redundancy using a dynamic update approach where an edge becomes the significant edge when it is extracted from a built edge list Q. The average number of significant edges are identified through probability analysis based on an arbitrary tree structure. An update derived from significant edges is more efficient because the DSPT algorithm neglect most other redundant edges that do not participate in the construction of a new SPT. Our complexity analysis and experimental results show that DSPT is faster than other known methods. It can also be extended to solve the SPT updating problem in a graph with negative weight edges.
The compression of CAD models is a key technology for realizing Internet-based collaborative product development because big model sizes often prohibit us to achieve a rapid product information transmission. Although there exist some algorithms for compressing discrete CAD models, original precise CAD models are focused on in this paper. Here, the characteristics of hierarchical structures in CAD models and the distribution of their redundant data are exploited for developing a novel data encoding method. In the method, different encoding rules are applied to different types of data. Geometric data is a major concern for reducing model sizes. For geometric data, the control points of B-spline curves and surfaces are compressed with the second-order predictions in a local coordinate system. Based on analysis to the distortion induced by quantization, an efficient method for computation of the distortion is provided. The results indicate that the data size of CAD models can be decreased efficiently after compressed with the proposed method.
본 논문에서는 사건들이 발생한 전체 영역에 대해서는 신뢰도가 그리 높지 않더라도, 특정 기간 혹은 특정 영역에서 강하게 성립하는 연관성을 영역(ranged) 연관규칙을 정의하고, 영역 연관규칙이 성립되는 부분영역을 탐사하는 효율적인 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 데이타 자체의 분포에 근거하여 부분영역을 설정하는 데이타 기반 검색 방법과, 중복되는 데이타베이스 스캐닝을 줄이기 위해 한번의 데이타베이스 스캐닝(scanning)에 의해 생성되어 주기억장치 상에 관리할 수 있는 효과적인 자료구조를 설계한다. 아울러 모의 실험을 통해 제안 알고리즘이 현장에 적용할 만한 시간 비용으로 수행됨을 보인다.
원자력발전소에 사용되는 모든 시스템은 IEEE에서 최고 수준의 안전도인 CLASS 1E로 분류된다. 그중에서 안전계통은 원자력발전소 안전에 관련한 모든 분야를 관리하는 계통이다. 산업이 발전함에 따라 안전계통 또한 그 규모와 복잡성이 높아지고 있고, 이에 적용되는 요구사항 또한 엄격해지고 있다. 따라서 발전소에 적용되는 안전 동작에 대한 기준을 결정하기 위해서 철저한 오류 예측분석이 수행 되어야 한다. 그 중에서도 NUREG-0492로 규정되어 있는 결함수목분석(Fault Tree Analysis)은 연역적 오류 예측 분석방법으로 원자력 발전소, 우주 산업 등에 관련된 분야는 본 방법을 통하여 오류 예측 분석이 이루어 져야한다. 본 논문에서 원전안전계통을 관리하는 구현 모델인 원전안전등급제어기기(Safety Programmable Logic Controller)에 대하여 결함수목분석을 통한 오류 예측 분석을 하였다. 또한, 위의 구조에 대하여 MSC(Message Sequence Chart)를 통한 모델링을 수행하여, 결함수목분석을 적용하는 과정에서 신뢰도 향상을 더하였다.
The 1th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.1262-1267
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2005
It is still difficult to share and utilize the information generated at each phase of a steel box girder production process due to the spatial gap and different level of management information. The physical distance results in the inefficiency of the information transmission, the accidental omission and typos of the relative information, and so on. Various levels of management information make it difficult to embody a new management system. Eventually, these factors incur the loss of cost and schedule and interrupt development of a new management system. This paper analyzes a current process and presents graphical process flow by using IDEF0. Based this analysis, the research for new production process and work breakdown structure (WBS) is conducted. At the end of this paper, the conceptual design of this system is suggested. Through new management system, it is expected that the model proposed in this study will improve the management process in the steel box production, and the improved process will reduce the redundant cost and schedule information, transmission and deposit generated by manual paper.
항공기에서 소형 제트기까지 항공기에 적용되는 플라이 바이 와이어 시스템의 구성 및 특성등에 대하여 기술 하였다. 특히 비행조종컴퓨터 다중화 방안과 데이터 통신 버스, 조종면 작동기, 플라이 바이 와이어 시스템을 통하여 적용되는 제어 법칙 등에 대한 기술 개발 동향에 대해 고찰하였다. 전투기에 처음 적용되었던 플라이 바이 와이어 시스템은 여러 가지 장점으로 인해 까다로운 인증과정을 거쳐 민간 항공기에까지 적용되었고, 최근에는 소형제트기까지 적용 범위가 확장되고 있으며 미래에는 대부분 플라이 바이 와이어 항공기가 주를 이룰 것으로 전망된다.
이 논문에서는 무선 센서네트워크의 한정된 에너지 사용의 문제점을 해결하기 위해 노드 적응적 데이터 병합 및 전달 기법을 제안한다. 기존 무선 센서네트워크 환경에서 에너지 효율을 위해 사용되었던 계층적 구조 방식의 LEACH나 TEEN 방식을 기반으로 제안된 방법은 모든 라운드에서 전송 데이터가 있는 멤버노드(Member Node:MN)이나 전송 데이터가 없는 MN 모두에게 프레임을 할당하여 전송데이터가 없는 MN도 활성상태 모드(Active Mode)로 에너지를 소비한다. 또한 수집 데이터가 있다해도 이전 전송 데이터와 동일한 경우에도 데이터를 전송함으로 MN의 에너지 소비를 가중시킨다. 대부분의 계층적 방식은 LEACH를 기반으로 제안되었다. 따라서 이 논문에서는 이런 문제를 해결하기 위해 센싱 데이터가 있는 MN에게만 프레임을 할당한다. 또한 센싱 데이터가 있는 MN 중 이전 전송 데이터와 통일한 데이터를 센싱한 MN는 휴지상태 모드(Sleep Mode)로 전환하여 중복 데이터 전송을 피해 클러스터헤드(Cluster Head:CH)의 데이터전송 에너지를 감소하고 CH에서 데이터 병합 에너지를 감소하여 네트워크 전체 에너지 효율성을 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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