The purpose of this study was to analyze the relationship between urban housewive's the pattern leisure activities and leisure satisfaction by the level of informationization, leisure resoureces. A total of 287 questionnaires were used as for the final data analysis. The results could be summarized as follows: First, there were significant difference in the pattern of leisure activities according to socio- demographic and economic variables(age, eduactional attaintment, the age of lastbone child). Second, The leisure resource variables influence them. The higher leisure needs, leisure time, leisure cost is the higher degree participated in the pattern of leisure activities. Third, the higher the level of informationalization, the higher time-oriented pattern. And leisure time, leisure needs, natural-oriented pattern had an effect on leisure satisfaction.
엘리베이터의 속도패턴은 출발시부터 목표 위치 근처에 다다를 때까지의 시간기준 속도패턴과 정밀한 정위치 정지를 위한 거리기준 속도패턴등로 이루어진다. 시간기준 속도패턴에서 거리기준 속도패턴으로 절환시 속도와 가속도의 급격한 변화가 없도록 하여야 패턴 절환시의 충격을 최소화하여 안락한 승차감을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 속도패턴 절환 시 항상 속도와 가속도가 연속이 되도록 하고, 또한 목표 위치로의 수렴 속도를 개선한 새로운 엘리베이터 속도패턴 발생 방법을 제시한다.
Human activity pattern has been changed as the contemporary urban society changes. Diverse activities repeat regular patterns as time passes. Diagram is a simple drawing which aims to organize and unify various information. The elements of the social behaviour could be spatialized by means of diagram applications. By using diagrams, architects understand contemporary urban society and form new space conditions. Time-based activity patterns consists of activity pattern in a restricted space and in urban structure for space use. Activity patterns for different time zones are explained by two types of diagrams, space occupation and flexibility of space, By the characteristic of space system structred by these diagrams, activities and programs are rearranged and variety of space is allowed through flexibility. Also, programs are mixed to apply to simultaneous occurrence of ever-changing human activities.
ACK에서는 패턴 테이블 생성기와 핍홀 최적화기에서 스트링 패턴 매칭 기법을 이용하여 EM 중간 코드에 대한 최적화 코드를 생성한다. 하지만 이 스트링 패턴 매칭 방법은 패턴 결정 시에 반복적으로 많은 비교 동작이 이루어지므로 비효율적이다. 본 논문은 ACK의 중간 코드 최적화기를 개선하기 위해 EM 트리 생성기, 최적화 패턴 테이블 생성기, 트리 패턴 매칭기로 구성된 트리 패턴 매칭 알고리즘을 이용한 EM 중간 코드 최적화 시스템을 설계하고 구현하였다. 이러한 트리 패턴 매칭 알고리즘은 EM 트리를 하향식으로 순회하면서 트리 구조를 가진 패턴 테이블을 참조하여 루트 노드를 중심으로 패턴 매칭을 수행한다. 트리 패턴 매칭 동작은 궁극적으로 ACK의 스트링 패턴 매칭에 비해 최적화 패턴을 찾는데 걸리는 시간을 평균 10.8% 감소시킬 수 있는 효과를 보였다.
Suh, Young Ju;Cho, Sun A;Shim, Jung Hee;Yook, Yeon Joo;Yoo, Kyung Hyun;Kim, Jung Hee;Park, Eun Young;Noh, Ji Yeun;Lee, Seong Ho;Yang, Moon Hee;Jeong, Hyo Seok;Park, Jong Hoon
Molecules and Cells
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제26권4호
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pp.338-343
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2008
An embryonic stem cell is a powerful tool for investigation of early development in vitro. The study of embryonic stem cell mediated neuronal differentiation allows for improved understanding of the mechanisms involved in embryonic neuronal development. We investigated expression profile changes using time course cDNA microarray to identify clues for the signaling network of neuronal differentiation. For the short time course microarray data, pattern analysis based on the quadratic regression method is an effective approach for identification and classification of a variety of expressed genes that have biological relevance. We studied the expression patterns, at each of 5 stages, after neuronal induction at the mRNA level of embryonic stem cells using the quadratic regression method for pattern analysis. As a result, a total of 316 genes (3.1%) including 166 (1.7%) informative genes in 8 possible expression patterns were identified by pattern analysis. Among the selected genes associated with neurological system, all three genes showing linearly increasing pattern over time, and one gene showing decreasing pattern over time, were verified by RT-PCR. Therefore, an increase in gene expression over time, in a linear pattern, may be associated with embryonic development. The genes: Tcfap2c, Ttr, Wnt3a, Btg2 and Foxk1 detected by pattern analysis, and verified by RT-PCR simultaneously, may be candidate markers associated with the development of the nervous system. Our study shows that pattern analysis, using the quadratic regression method, is very useful for investigation of time course cDNA microarray data. The pattern analysis used in this study has biological significance for the study of embryonic stem cells.
In computational biology, desired patterns are searched in large text databases, and an exact match is preferable. Classical benchmark algorithms obtain competent solutions for pattern matching in O (N) time, whereas quantum algorithm design is based on Grover's method, which completes the search in $O(\sqrt{N})$ time. This paper briefly explains existing quantum algorithms and defines their processing limitations. Our initial work overcomes existing algorithmic constraints by proposing the quantum-based combined exact (QBCE) algorithm for the pattern-matching problem to process exact patterns. Next, quantum random access memory (QRAM) processing is discussed, and based on it, we propose the QRAM processing-based exact (QPBE) pattern-matching algorithm. We show that to find all t occurrences of a pattern, the best case time complexities of the QBCE and QPBE algorithms are $O(\sqrt{t})$ and $O(\sqrt{N})$, and the exceptional worst case is bounded by O (t) and O (N). Thus, the proposed quantum algorithms achieve computational speedup. Our work is proved mathematically and validated with simulation, and complexity analysis demonstrates that our quantum algorithms are better than existing pattern-matching methods.
As mechatronic systems have various, complex functions and require high performance, automatic fault detection is necessary for secure operation in manufacturing processes. For conducting automatic and real-time fault detection in modern mechatronic systems, multiple sensor signals are collected by internet of things technologies. Since traditional statistical control charts or machine learning approaches show significant results with unified and solid density models under normal operating states but they have limitations with scattered signal models under normal states, many pattern extraction and matching approaches have been paid attention. Signal discretization-based pattern extraction methods are one of popular signal analyses, which reduce the size of the given datasets as much as possible as well as highlight significant and inherent signal behaviors. Since general pattern extraction methods are usually conducted with a fixed size of time segmentation, they can easily cut off significant behaviors, and consequently the performance of the extracted fault patterns will be reduced. In this regard, adjustable time segmentation is proposed to extract much meaningful fault patterns in multiple sensor signals. By considering inflection points of signals, we determine the optimal cut-points of time segments in each sensor signal. In addition, to clarify the inflection points, we apply Savitzky-golay filter to the original datasets. To validate and verify the performance of the proposed segmentation, the dataset collected from an aircraft engine (provided by NASA prognostics center) is used to fault pattern extraction. As a result, the proposed adjustable time segmentation shows better performance in fault pattern extraction.
Purpose : The purpose of this study was to investigate the effect of the sprinter and skater combined patterns on muscle contraction onset time and muscle activation of body stabilizing muscles. Method : Our study included young and healthy men in their 20s. The participants used the sprinter and skater combined patterns of the proprioceptive neuromuscular facilitation (PNF) methods to measure muscle activation and muscle contraction onset time of the trunk muscles. To measure muscle contraction onset time and muscle activation, electrodes were attached to the rectus abdominis (RA), external oblique (EO), internal oblique (IO), and erector spinalis (ES) regions. Significant differences were identified using a paired t-test and a one-way analysis of variance (ANOVA) analysis. Result : In the sprinter combined pattern, the muscle with the fastest onset time of contraction was the RES, and that with the slowest was the RRA (p<.001). In the skater combined pattern, the muscle with the fastest onset time of contraction was the LES, and that with the slowest was the LRA (p<.001). In the sprinter combined pattern, the REO and LIO presented medium muscle contraction onset times (p<.001). In the skater combined pattern, the LEO and RIO presented medium muscle contraction onset times (p<.001). Conclusions: Based on these results, these patterns could be used as exercise methods for the elderly with delayed proactive response speeds of the body stabilization methods due to imbalances in body stabilizing muscles or limbs movement.
DNA computing-inspired pattern classification based on the hypernetwork model is a novel approach to pattern classification problems. The hypernetwork model has been shown to be a powerful tool for multi-class data analysis. However, the ordinary hypernetwork model has limitations, such as operating sequentially only. In this paper, we propose a efficient implementing method of DNA computing-inspired pattern classifier using GPU. We show simulation results of multi-class pattern classification from hand-written digit data, DNA microarray data and 8 category scene data for performance evaluation. and we also compare of operation time of the proposed DNA computing-inspired pattern classifier on each operating environments such as CPU and GPU. Experiment results show competitive diagnosis results over other conventional machine learning algorithms. We could confirm the proposed DNA computing-inspired pattern classifier, designed on GPU using CUDA platform, which is suitable for multi-class data classification. And its operating speed is fast enough to comply point-of-care diagnostic purpose and real-time scene categorization and hand-written digit data classification.
The study proposes three types of production lead time according to the production or demand pattern. First of all, it discusses the difference of three lead times. While pitch time and cycle time are used in push system with process stock and mass conveyor production, the tact time is used in pull system like as JIT based lean production system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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