연안 해상 바람 자원 평가에 적용되는 해상풍 위성자료 동화특성을 평가하기 위하여 수치실험을 실시하였다. 사용된 위성자료는 미항공우주국의 QuikSCAT과 유럽우주국의 ASCAT이다. 해상풍 위성자료 동화과정은 연안지역 바람 자원 평가의 정확성을 향상시키는 주요한 요소의 하나이다. QuikSCAT의 관측 가능한 빔폭이 상대적으로 넓기 때문에 QuikSCAT 해상풍 자료를 동화하여 제시된 연안 바람장이 ASCAT를 사용한 바람장보다 약간 높은 정확도를 제시한다. 그러나 센서의 직하 부근의 바람장은 상대적으로 ASCAT의 예측 정확도가 높게 나타난다. 이러한 해상풍 위성자료의 동화효과는 6시간 정도 지속되기 때문에 정확한 연안지역 바람장을 평가하기 위해서는 센서의 공간해상도뿐 아니라 시간해상도가 높은 해상풍 위성자료 동화 과정이 필요하다.
본 논문에서는 시분할 방식을 확장하여 윈도를 통해 비터비 복호화 되는 단위를 다중으로 버퍼링하고 병렬적으로 처리하는 비터비 복호화기를 구현한다. 연속적으로 입력되는 신호를 복호화 길이의 배수로 버퍼링한 후 이를 고속의 비터비 복호화기 셀을 이용하여 병렬적으로 복호화를 수행한다. 비터비 복호화기 셀의 사용수에 비례하여 데이터 출력율을 얻을 수 있는데 입력 버퍼의 프로그래밍 및 수정에 따라서 이러한 동작을 만족시킬 수 있다. 구현된 비터비 복호화기 셀은 해밍 거리 계산을 위한 HD 블록, 각 상태의 계산을 위한 CM 블록, 비교를 위한 CS 블록, 그리고 trace-back을 위한 TB 블록 및 LIFO 등으로 구성된다. 비터비 복호화기 셀은 ALTERA의 APEX20KC EP20K600CB652-7 FPGA에서 $1\%(351;cell)$의 LAB(Logic a..ay block)를 사용하여 최대 139MHz에서 안정적으로 동작할 수 있었다. 또한 비터비 복호화기 셀과 입출력 버퍼링을 위한 회로를 포함한 전체 비터비 복호화기는 약 $23\%$의 자원을 사용하면서 최대 1Gbps의 데이터 출력율을 가질 수 있도록 설계하였다.
Neural stem cells (NSCs), with self-renewal and neuronal differentiation capacity, are a feasible resource in cell-based therapies for various neurodegenerative diseases and neural tissue injuries. In this study, we investigated the effects of Schisandrae Fructus (SF) on proliferation and differentiation of human embryonic NSCs. Treatment with 70% ethanol extract of SF increased the viability of NSCs derived from human embryonic stem cells, which was accompanied by increased mRNA expression of cyclin D1. Whereas 70% ethanol extract of SF also decreased the mRNA expression of nestin, it increased class III ${\beta}$-tublin (Tuj-1) and MAP2 in both growth and differentiation media. Lastly, we found increased mRNA expression of BDNF in SF-treated NSCs. In conclusion, our study demonstrates for the first time that SF induced proliferation and neuronal differentiation of NSCs and increased mRNA expression of BDNF, suggesting its potential as a regulator of NSC fate in NSC-based therapy for neuronal injuries from various diseases.
Objectives: The purpose of the study is to investigate the influencing factors of community scaling rate using community health survey data. Methods: The data were extracted from 2013 Community Health Survey, Ministry of education, Korea Dental Association, Statistics Korea, Health Insurance Review and Assessment Service, and Ministry of the Interior. The resource factors of independent variables were analysed by Geographical Information System(GIS) using Map Wizard for Excel 17.0. The data were analyzed by descriptive analysis, pearson correlation and multiple linear regression analysis(p<0.05). Results: Seocho-gu in Seoul had the highest annual scaling rate(55.5%) and Goheung-gun had the lowest rate(11%) showing 44.5 percent gap. The influencing factors of scaling included the number of dental hygienists(r=0.316), dentists(r=0.332), dental hospitals(r=0.470), high school graduation rate(r=0.757) and equivalence scales household income(r=0.764)(p<0.05). Multiple linear regression analysis showed that community scaling rate was closely associated with community education level and monthly income(p<0.05). Conclusions: Community scaling rate was closely related to the community education and income level. It is necessary to provide the equal distribution of the oral health service to the community society.
Sequences from the clones of full-length enriched cDNA libraries serve as valuable resources for functional genomics related studies, genome annotation and SNP discovery. We analyzed 7,392 high-quality chromatograms (Phred value ${\geq}$30) obtained from sequencing the 5' ends of clones derived from full-length enriched cDNA libraries of Korean native pigs including brainstem, liver, cerebellum, neocortex and spleen libraries. In addition, 50,000 EST sequence trace files obtained from GenBank were combined with our sequences to identify cSNPs in silico. The process generated 11,324 contigs, of which 2,895 contigs contained at least one SNP and among them 610 contigs had a minimum of one sequence from Korean native pigs. Of 610 contigs, we randomly selected 262 contigs and performed in silico analysis for the identification of cSNPs. From the results, we identified 1,531 putative coding single nucleotide polymorphisms (cSNPs) and the SNP detection frequency was one SNP per 465 bp. A large-scale sequencing result of clones from full-length enriched cDNA libraries and identified cSNPs will serve as a useful resource to functional genomics related projects such as a pig HapMap project in the near future.
지구의 중요한 천연자원인 산림을 포함한 자연 식생환경은 지난 1세기 동안 많은 변화를 겪으며 기후에도 영향을 미치게 되어 현재 지구적 차원의 관심 속에서 다양한 연구가 진행되고 있다. 원격탐사는 분광적 특성을 이용하여 식생의 특성을 탐지할 수 있어 식생자원을 모니터링하는데 매우 효율적인 수단이다. 이러한 연구에서는 보통 원격탐사 측정을 분석하여 관찰된 화소가 식생을 포함하고 있는 정도를 나타내는 식생지수가 사용되고 있는데 NDVI가 이중 가장 많이 사용되는 식생지수이다. 본 논문에서는 MODIS NDVI 시계열 자료를 이용하여 자동으로 식생의 변화를 탐지해 가는 방법론이 제안되어 있다. 변화탐지를 위해 비모수 방법의 신경망 모형이 사용되었고 특성벡터로는 한 화소에서 다중 시기의 NDVI 차이와 더불어 NDVI 시계열 자료의 시간상의 관계가 함께 고려될수 있도록 제안되었다. 사용된 모형의 테스트를 위해 2006년부터 2011년까지 한반도 지역에 대한 MODIS MYD13Q1 자료가 사용되었다.
최근 기계학습 방법을 도입하여 센서 노드에 대한 위치를 파악하는 방법이 관심을 받고 있다. 많은 기계학습 알고리즘 중, 지지벡터머신은 프로그래밍 언어로 구현하기 간편하고, 병렬로 수행이 가능하다. 라즈베리파이는 작고 기능이 많아 센서 노드로 사용 시 인터넷 프로토콜을 사용하는 하둡 네트워크 클러스터 구성이 가능하다. 본 논문에서는 파이썬 프로그래밍 언어로 지지벡터머신을 구현하고, 5대의 라즈베리파이를 사용하여 실험적인 하둡 센서 네트워크와 5개의 노드를 가진 맵리듀스 하둡 소프트웨어 프레임워크를 구성하였다. 실험에서 우리는 다양한 파라미터를 변경해가면서 센서 네트워크를 구성하여 효율성, 자원분배, 처리속도를 비교하였다. 라즈베리파이의 컴퓨팅 파워와 메모리 용량은 부족했지만, 센서 클러스터의 노드 멤버의 역할을 충분히 수행하였고, 지지벡터머신 기계학습을 사용하여 센서 노드의 위치측정을 성공적으로 수행하였다.
Investigations on modeling methods of a CFD wind resource prediction program, WindSim for a ccurate predictions of wind speeds were performed with the field measurements. Meteorological Masts having heights of 40m and 50m were installed at two different sites in complex terrain. The wind speeds and direction were monitored from sensors installed on the masts and recorded for one year. Modeling parameters of WindSim input variables for accurate predictions of wind speeds were investigated by performing cross predictions of wind speeds at the masts using the measured data. Four parameters that most affect the wind speed prediction in WindSim including the size of a topographical map, cell sizes in x and y direction, height distribution factors, and the roughness lengths were studied to find out more suitable input parameters for better wind speed predictions. The parameters were then applied to WindSim to predict the wind speed of another location in complex terrain in Korea for validation. The predicted annual wind speeds were compared with the averaged measured data for one year from meteorological masts installed for this study, and the errors were within 6.9%. The results of the proposed practical study are believed to be very useful to give guidelines to wind engineers for more accurate prediction results and time-saving in predicting wind speed of complex terrain that will be used to predict annual energy production of a virtual wind farm in complex terrain.
최근 지형정보 취득을 위한 다양한 신기술의 개발로 수치지도, LiDAR(Light Detection And Ranging), 고해상도 위성영상 등의 Digital Elevation Model(DEM) 자료원이 다양해졌다. 이러한 DEM은 효율적인 유역관리를 위해 수문지형 특성인자 추출에 필요한 주요 자료원이다. 특히 DEM을 이용한 유역 추출은 최근의 오염총량관리 계획의 수립에 필요한 당해 지역의 수계환경자료조사, 오염원조사, 오 폐수량 및 오염부하량 산정, 수질모델링 등의 공간적 경계를 구분 짓는 매우 중요한 공간자료이다. 지금까지의 DEM을 이용한 유역추출 연구가 격자크기나 전처리 방법에 따른 인자추출이 주를 이뤘으나, 이 연구에서는 LiDAR와 수치지도를 통해 작성한 DEM별 격자크기와 전처리방법에 따른 유역 추출의 정확도를 분석하였으며, 2m 격자의 LiDAR DEM을 Agree burn으로 전처리한 것이 가장 적합한 것으로 나타났다.
In spatial information processing, particularly in non-renewable resource exploration, the spatial data sets, including remote sensing, geophysical and geochemical data, have to be geocoded onto a reference map and integrated for the final analysis and interpretation. Application of a computer based GIS(Geographical Information System of Geological Information System) at some point of the spatial data integration/fusion processing is now a logical and essential step. It should, however, be pointed out that the basic concepts of the GIS based spatial data fusion were developed with insufficient mathematical understanding of spatial characteristics or quantitative modeling framwork of the data. Furthermore many remote sensing and geological data sets, available for many exploration projects, are spatially incomplete in coverage and interduce spatially uneven information distribution. In addition, spectral information of many spatial data sets is often imprecise due to digital rescaling. Direct applications of GIS systems to spatial data fusion can therefore result in seriously erroneous final results. To resolve this problem, some of the important mathematical information representation techniques are briefly reviewed and discussed in this paper with condideration of spatial and spectral characteristics of the common remote sensing and exploration data. They include the basic probabilistic approach, the evidential belief function approach (Dempster-Shafer method) and the fuzzy logic approach. Even though the basic concepts of these three approaches are different, proper application of the techniques and careful interpretation of the final results are expected to yield acceptable conclusions in cach case. Actual tests with real data (Moon, 1990a; An etal., 1991, 1992, 1993) have shown that implementation and application of the methods discussed in this paper consistently provide more accurate final results than most direct applications of GIS techniques.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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