In this study, we report the development of a new dual reporter vector system for the analysis of promoter activity. This system employs green fluorescence emitting protein, EGFP, as a reporter, and uses red fluorescence emitting protein, DsRed, as a transfection control in a single vector. The expression of those two proteins can be readily detected via flow cytometry in a single analysis, with no need for any further manipulation after transfection. As this system allows for the simultaneous detection of both the control and reporter proteins in the same cells, only transfected cells which express the control protein, DsRed, can be subjected to promoter activity analysis, via the gating out of all un-transfected cells. This results in a dramatic increase in the promoter activity detection sensitivity. This novel reporter vector system should prove to be a simple and efficient method for the analysis of promoter activity.
In this paper, we present the detection method of moving objects based on two background models. These background models support to understand multi layered environment belonged in images taken by shaking camera and each model is MBM(Multiple Background Model) and TMBM (Temporal Median Background Model). Because two background models are Pixel-based model, it must have noise by camera movement. Therefore correlation coefficient calculates the similarity between consecutive images and measures camera motion vector which indicates camera movement. For the calculation of correlation coefficient, we choose the selected region and searching area in the current and previous image respectively then we have a displacement vector by the correlation process. Every selected region must have its own displacement vector therefore the global maximum of a histogram of displacement vectors is the camera motion vector between consecutive images. The MBM classifies the intensity distribution of each pixel continuously related by camera motion vector to the multi clusters. However, MBM has weak sensitivity for temporal intensity variation thus we use TMBM to support the weakness of system. In the video-based experiment, we verify the presented algorithm needs around 49(ms) to generate two background models and detect moving objects.
디지털 영상의 배포에서, 위 변조자에 의해 영상이 변조되는 심각한 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 영상의 픽셀값 경사도에 따른 특징벡터를 이용한 미디언 필터링 영상 포렌식 판정 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서, 원영상의 픽셀값 경사도로부터 자기회귀 계수를 1~6차까지의 6 Dim.을 계산한다. 그리고 경사도를 Poisson 방정식의 해에 의한 재구성 영상과 원영상과의 차영상으로 부터, 4 Dim. (평균값, 최대값 그리고 최대값의 좌표 i,j)의 특징벡터를 추출한다. 2 종류의 특징벡터는 10 Dim.으로 조합되어 변조된 영상의 미디언 필터링 (Median Filtering: MF) 검출기의 SVM (Support Vector Machine) 분류를 위한 학습에 사용된다. 제안된 미디언 필터링 검출 알고리즘은 동일 10 Dim. 특징벡터의 MFR (Median Filter Residual) 스킴과 비교하여 원영상, 평균필터링 ($3{\times}3$) 영상 그리고 JPEG (QF=90) 영상에서는 성능이 우수하며, Gaussian 필터링 ($3{\times}3$) 영상에서는 성능이 다소 낮지만, 성능평가 전체항목에서 민감도 (Sensitivity; TP: True Positive rate)와 1-특이도 (1-Specificity; FP: False Positive rate)의 AUC (Area Under Curve)가 모두 1에 수렴하여 'Excellent (A)' 등급임을 확인하였다.
This paper applies Support Vector Regression (SVR) to estimate and forecast nonlinear autoregressive integrated (ARI) model of the daily exchange rates of four currencies (Swiss Francs, Indian Rupees, South Korean Won and Philippines Pesos) against U.S. dollar. The forecasting abilities of SVR are compared with linear ARI model which is estimated by OLS. Sensitivity of SVR results are also examined to kernel type and other free parameters. Empirical findings are in favor of SVR. SVR method forecasts exchange rate level better than linear ARI model and also has superior ability in forecasting the exchange rates direction in short test phase but has similar performance with OLS when forecasting the turning points in long test phase.
Mark, Arul Prasanna;Irudayaraj, Gerald Christopher Raj;Vairamani, Rajasekaran;Mylsamy, Kaliamoorthy
Journal of Power Electronics
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제14권5호
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pp.989-999
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2014
High-performance Current Source Inverter (CSI)-fed, variable speed alternating current drives are prepared for various industrial applications. CSI-fed Induction Motor (IM) drives are managed by using different control methods. Noteworthy methods include scalar Control (V/f), Input-Output Linearization (IOL) control, Field-Oriented Control (FOC), and Direct Torque Control (DTC). The objective of this work is to compare the dynamic performance of the aforementioned drive control methods for CSI-fed IM drives. The dynamic performance results of the proposed drives are individually analyzed through sensitivity tests. The tests selected for the comparison are step changes in the reference speed and torque of the motor drive. The operation and performance of different vector control methods are verified through simulations with MATLAB/Simulink and experimental results.
압전 세라믹을 이용한 전형적인 Tonpilz형 수중 음향센서는 외부에서 들어오는 음향 신호를 이에 상응하는 전압으로 변환해 스칼라 양인 음압의 크기만 측정할 뿐 외부에서 들어오는 신호의 방향은 파악할 수 없는 한계가 있다. 이와 같은 문제점을 해결하고자 본 논문에서는 Tonpilz형 트랜스듀서를 이용해 단일 센서만으로도 음압의 크기와 방위각 방향을 동시에 분석해 낼 수 있는 새로운 벡터 센서 구조를 제안하고, 제안된 구조의 타당성을 수식 및 유한요소해석을 통해 검증하였다.
This study presents the development of predictive models for uplift capacity of suction caisson in clay using an artificial intelligence technique, extreme learning machine (ELM). Other artificial intelligence models like artificial neural network (ANN), support vector machine (SVM), relevance vector machine (RVM) models are also developed to compare the ELM model with above models and available numerical models in terms of different statistical criteria. A ranking system is presented to evaluate present models in identifying the 'best' model. Sensitivity analyses are made to identify important inputs contributing to the developed models.
This Paper presents a vector control method for the parallel-connected motor drive system. The new estimation scheme of rotor flux position is presented to reduce sensitivity due to load difference between the motors. To confirm the validity of the proposed control method, we compare a simulation result of the proposed control method with that of the conventional indirect vector control method. The simulation results show that the proposed control method is more effective step change in load torque.
A variational formulation for plane elasticity problems is derived based on an isogeometric approach. The isogeometric analysis is an emerging methodology such that the basis functions in analysis domain arc generated directly from NURBS (Non-Uniform Rational B-Splines) geometry. Thus. the solution space can be represented in terms of the same functions to represent the geometry. The coefficients of basis functions or the control variables play the role of degrees-of-freedom. Furthermore, due to h-. p-, and k-refinement schemes, the high order geometric features can be described exactly and easily without tedious re-meshing process. The isogeometric sensitivity analysis method enables us to analyze arbitrarily shaped structures without re-meshing. Also, it provides a precise construction method of finite element model to exactly represent geometry using B-spline base functions in CAD geometric modeling. To obtain precise shape sensitivity, the normal and curvature of boundary should be taken into account in the shape sensitivity expressions. However, in conventional finite element methods, the normal information is inaccurate and the curvature is generally missing due to the use of linear interpolation functions. A continuum-based adjoint sensitivity analysis method using the isogeometric approach is derived for the plane elasticity problems. The conventional shape optimization using the finite element method has some difficulties in the parameterization of boundary. In isogeometric analysis, however, the geometric properties arc already embedded in the B-spline shape functions and control points. The perturbation of control points in isogeometric analysis automatically results in shape changes. Using the conventional finite clement method, the inter-element continuity of the design space is not guaranteed so that the normal vector and curvature arc not accurate enough. On tile other hand, in isogeometric analysis, these values arc continuous over the whole design space so that accurate shape sensitivity can be obtained. Through numerical examples, the developed isogeometric sensitivity analysis method is verified to show excellent agreement with finite difference sensitivity.
본 논문의 목적은 하천 수질모형 시스템이 안정성 및 해감도이론에 의해 이론적으로 어떻게 분석되며, 그 결과 모형화를 위한 수치분석의 신뢰성과 수질 매개변수의 변화에 따른 모형의 민감성을 입증하는 것이다. 무한 Fourier 급수를 이용하여 전개한 안정성이론은 유한차분법을 사용한 모형의 수치해법을 분석하는데 있고, 1부 선형상태벡터식으로 표현되는 민감도이론은 BOD 부하, 유량, 온도와 같은 수질배개변수의 변동효과를 이론적으로 분석하는데 사용되었고, 그 연구 결과는 하천 수질모형시스템의 신뢰성을 파악할 수 있음이 입증되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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