There are many technical problems in the recommendation system based on very large database(VLDB). So, it is necessary to study the recommendation system' structure and the data-mining technique suitable for the large scale Internet shopping mail. Thus we design and implement the product recommendation system using k-means clustering algorithm and sequential pattern technique which can be used in large scale Internet shopping mall. This paper processes user information by batch processing, defines the various categories by hierarchical structure, and uses a sequential pattern mining technique for the search engine. For predictive modeling and experiment, we use the real data(user's interest and preference of given category) extracted from log file of the major Internet shopping mall in Korea during 30 days. And we define PRP(Predictive Recommend Precision), PRR(Predictive Recommend Recall), and PF1(Predictive Factor One-measure) for evaluation. In the result of experiments, the best recommendation time and the best learning time of our system are much as O(N) and the values of measures are very excellent.
Software is continuously changing during development and after development. When a change is required, it is difficult to precisely grasp the scope of impact intuitively. A systematic method is needed to accomplish the required change. The purpose of impact analysis on software change is to avoid missing any information by recognizing the ripple effect that the change might cause. This paper proposes a dynamic method that can easily identify the scope of change request by using the association between use-case scenarios and artifacts of UML modeling in object-oriented development environment. By using this approach, the scope of impact that the change might have on other components such as class diagram and sequence diagram in use-case scenarios can be identified by forward tracing. In addition, analysis of influence of possible further changes due to changes in other components can be identified iteratively through backward tracing. The results of this paper are not limited to impact analysis on artifacts and change type. They can also be used as basic guidelines during impact analysis for various change requests.
Nugroho, Wahyu Sri Kunto;Kim, Dong-Woo;Han, Jong-Cheol;Hur, Young Baek;Nam, Soo-Wan;Kim, Hak Jun
Journal of Microbiology and Biotechnology
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v.26
no.12
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pp.2087-2097
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2016
Most cold-adapted enzymes possess higher $K_m$ and $k_{cat}$ values than those of their mesophilic counterparts to maximize the reaction rate. This characteristic is often ascribed to a high structural flexibility and improved dynamics in the active site. However, this may be less convincing to cold-adapted metabolic enzymes, which work at substrate concentrations near $K_m$. In this respect, cold adaptation of a shikimate kinase (SK) in the shikimate pathway from psychrophilic Colwellia psychrerythraea (CpSK) was characterized by comparing it with a mesophilic Escherichia coli homolog (EcSK). The optimum temperatures for CpSK and EcSK activity were approximately $30^{\circ}C$ and $40^{\circ}C$, respectively. The melting points were $33^{\circ}C$ and $45^{\circ}C$ for CpSK and EcSK, respectively. The ${\Delta}G_{H_2O}$ (denaturation in the absence of denaturing agent) values were 3.94 and 5.74 kcal/mol for CpSK and EcSK, respectively. These results indicated that CpSK was a cold-adapted enzyme. However, contrary to typical kinetic data, CpSK had a lower $K_m$ for its substrate shikimate than most mesophilic SKs, and the $k_{cat}$ was not increased. This observation suggested that CpSK may have evolved to exhibit increased substrate affinity at low intracellular concentrations of shikimate in the cold environment. Sequence analysis and homology modeling also showed that some important salt bridges were lost in CpSK, and higher Arg residues around critical Arg 140 seemed to increase flexibility for catalysis. Taken together, these data demonstrate that CpSK exhibits characteristics of cold adaptation with unusual kinetic parameters, which may provide important insights into the cold adaptation of metabolic enzymes.
Early-type galaxies represent the end point of galaxy evolution and, despite pervasive residual star formation, are generally considered "red and dead", that is composed exclusively of old stars with no star formation. Here, their molecular gas content is constrained and discussed in relation to their evolution, supporting the continuing importance of minor mergers and/or cold gas accretion. First, as part of the Atlas3D survey, the first complete, large, volume-limited survey of CO in normal early-type galaxies is presented. At least of 23% of local early-types possess a substantial amount of molecular gas, the necessary ingredient for star formation, independent of mass and environment but dependent on the specific stellar angular momentum. Second, using CO synthesis imaging, the extent of the molecular gas is constrained and a variety of morphologies is revealed. The kinematics of the molecular gas and stars are often misaligned, implying an external gas origin in over a third of all systems, more than half in the field, while external gas accretion must be shot down in clusters. Third, many objects appear to be in the process of forming regular kpc-size decoupled disks, and a star formation sequence can be sketched by piecing together multi-wavelength information on the molecular gas, current star formation, and young stars. Fourth, early-type galaxies do not seem to systematically obey all our usual prejudices regarding star formation (e.g. Schmidt-Kennicutt law, far infrared-radio continuum correlation), suggesting a greater diversity in star formation processes than observed in disk galaxies and the possibility of "morphological quenching". Lastly, a first step toward constraining the physical properties of the molecular gas is taken, by modeling the line ratios of density- and opacity-sensitive molecules in a few objects. Taken together, these observations argue for the continuing importance of (minor) mergers and cold gas accretion in local early-types, and they provide a much greater understanding of the gas cycle in the galaxies harbouring most of the stellar mass. In the future, better dust masses and dust-to-gas mass ratios from Herschel should allow to place entirely independent constraints on the gas supply, while spatially-resolved high-density molecular gas tracers observed with ALMA will probe the interstellar medium and star formation laws locally in a regime entirely different from that normally probed in spiral galaxies.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.9
no.2
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pp.191-198
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1998
The error are equation of DC-CDMA/MDPSK signal has been derived in m-distribution and Rician fading channels. Predeteception multipath MRC(Maximal Ratio Combining) diversity technique is employed for improving the bit error rate performance. The suitability of modeling a Rician fading environment by properly chosen m-distribution model is examined. Using the derived equation the error performance has been evaluated and shown in figures as a function of PN code sequence length(N), user number(U), multipath number(P), fading index(m), Rician factor(K), number of diversity branches(L) and ($E_b/N_o$). The results show that the error performance in Rician fading agrees well with that in m-distribution fading as fading becomes weak and as user number(U) increases and as multipath number(P) increases and diversity number(L) increases.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.15
no.2
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pp.41-46
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2010
In this paper, we propose a detection method of reduced computational complexity aimed at separating the moving objects from the background in a generic video sequence. In generally, indoor environments, it is difficult to accurately detect the object because environmental factors, such as lighting changes, shadows, reflections on the floor. First, the background image to detect an object is created. If an object exists in video, on a previously created background images for similarity comparison between the current input image and to detect objects through several operations to generate a mixture image. Mixed-use video and video inputs to detect objects. To complement the objects detected through the labeling process to remove noise components and then apply the technique of morphology complements the object area. Environment variable such as, lighting changes and shadows, to the strength of the object is detected. In this paper, we proposed that environmental factors, such as lighting changes, shadows, reflections on the floor, including the system uses mixture images. Therefore, the existing system more effectively than the object region is detected.
With the recent machine learning paradigm of using nonparametric Bayesian statistics and statistical inference based on random sampling, the Dirichlet distribution finds many uses in a variety of graphical models. It is a multivariate generalization of the gamma distribution and is defined on a continuous (K-1)-simplex. This paper presents a sampling method for a Dirichlet distribution for the problem of dividing an integer X into a sequence of K integers which sum to X. The target samples in our problem are all positive integer vectors when multiplied by a given X. They must be sampled from the correspondingly gridded simplex. In this paper we develop a Markov Chain Monte Carlo (MCMC) proposal distribution for the neighborhood grid points on the simplex and then present the complete algorithm based on the Metropolis-Hastings algorithm. The proposed algorithm can be used for the Markov model, HMM, and Semi-Markov model for accurate state-duration modeling. It can also be used for the Gamma-Dirichlet HMM to model q the global-local duration distributions.
Hho Jung Kim;Bub Dong Chung;Young Jin Lee;Jin Soo Kim
Nuclear Engineering and Technology
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v.18
no.1
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pp.9-16
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1986
Simulation of the system thermal-hydraulic parameters was carried out following the KNUl (Korea Nuclear Unit-1) loss of normal feedwater transient sequence occurred on November 14, 1984. Results were compared with the plant transient data, and good agreements were obtained. Some deviations were found in the parameters such as the steam flowrate and the RCS (Reactor Coolant System) average temperature, around the time of reactor trip. It can be expected since the thermal-hydraulic parameters encounter rapid transitions due to the large reduction of the reactor thermal power in a short period of time and, thereby, the plant data involve transient uncertainties. The analysis was performed using the RELAP5/MOD1/NSC developed through some modifications of the interphase drag and the wall heat transfer modeling routines of the RELAP5/MOD1/CY018.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.7
no.6
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pp.1377-1383
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2012
The first frame of a GOP is encoded in intra mode which generates a larger number of bits. In addition, the first frame is used for the inter mode encoding of the following frames. Thus the intial QP for the first frame affects the first frame as well as the following frames. Traditionally, the initial QP is determined among four constant values only depending on the bpp. Although this initialization scheme is simple, yet it is not accurate enough. An accurate intial QP prediction scheme should not only depends on bpp but also on the complexity of the video sequence and the output bandwidth. In this paper, we propose a traffic model for finding the optimal initial QP which maximizes the PSNR of the GOP. We also propose a method to find model parameters for real-time video encoding. It is shown by experimental results that the proposed traffic model captures initial QP characteristics effectively and the proposed method for model parameters accurately estimates the real values.
Purpose: The management of metal-induced field inhomogeneities is one of the major concerns of distortion-free magnetic resonance images near metallic implants. The recently proposed method called "Slice Encoding for Metal Artifact Correction (SEMAC)" is an effective spin echo pulse sequence of magnetic resonance imaging (MRI) near metallic implants. However, as SEMAC uses the noisy resolved data elements, SEMAC images can have a major problem for improving the signal-to-noise ratio (SNR) without compromising the correction of metal artifacts. To address that issue, this paper presents a novel reconstruction technique for providing an improvement of the SNR in SEMAC images without sacrificing the correction of metal artifacts. Materials and Methods: Low-rank approximation in each coil image is first performed to suppress the noise in the slice direction, because the signal is highly correlated between SEMAC-encoded slices. Secondly, SEMAC images are reconstructed by the best linear unbiased estimator (BLUE), also known as Gauss-Markov or weighted least squares. Noise levels and correlation in the receiver channels are considered for the sake of SNR optimization. To this end, since distorted excitation profiles are sparse, $l_1$ minimization performs well in recovering the sparse distorted excitation profiles and the sparse modeling of our approach offers excellent correction of metal-induced distortions. Results: Three images reconstructed using SEMAC, SEMAC with the conventional two-step noise reduction, and the proposed image denoising for metal MRI exploiting sparsity and low rank approximation algorithm were compared. The proposed algorithm outperformed two methods and produced 119% SNR better than SEMAC and 89% SNR better than SEMAC with the conventional two-step noise reduction. Conclusion: We successfully demonstrated that the proposed, novel algorithm for SEMAC, if compared with conventional de-noising methods, substantially improves SNR and reduces artifacts.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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