A background is a part where do not vary too much or frequently change in an image sequence. Using this assumption, it is presented a background acquisition algorithm for not only static but also dynamic view in this paper. For generating background, we detect a region, where has high correlation rate compared within selected region in the prior pyramid image, from the searching region in the current image. Between a detected region in the current image and a selected region in the prior image, we calculate movement vector for each regions in time sequence. After we calculate whole movement vectors for two successive images, vector histogram is used to determine the camera movement. The vector which has the highest density in the histogram is determined a camera movement. Using determined camera movement, we classify clusters based on pixel intensities which pixels are matched with prior pixels following camera movement. Finally we eliminate clusters which have lower weight than threshold, and combine remained clusters for each pixel to generate multiple background clusters. Experimental results show that we can automatically detect background whether camera move or not.
Kim, Jong-Guk;Hwang, Seon-Kap;Kwon, Kaeg-Kyu;Nam, Joo-Hyun;Hong, Soon-Duck;Seu, Jung-Hwn
Journal of Microbiology and Biotechnology
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제2권4호
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pp.237-242
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1992
In order to clone the gene coding for alkaline phosphatase in the yeast Kluyveromyces fragilis, a genomic library was constructed using the yeast-E. coli shuttle vector pHN114 as a cloning vector. From the genomic library, a clone carrying the gene was isolated and the plasmid was designated as pSKH101. A restriction enzyme map was made using this plasmid. Subcloning experiments and complementation studies showed that alkaline phosphatase was active only in the original 3.1 kb insert. Southern hybridization analysis confirmed that the cloned DNA fragment was derived from K. fragilis genomic DNA. Using a minicell experiment, the product of the cloned gene was identified as a protein with a molecular weight of 63 KDa. A 0.6 kb HindIII fragment, which showed promoter activity, was isolated using the E. coli promoter-probe vector pKO-1.
다면체를 부드럽게 렌더링하기 위해서는 각 꼭지점에서의 법선 벡터가 필요하다. 기장 흔히 쓰는 법선 벡터 계산 방법은 꼭지점 주변 면들의 법선 벡터들을 평균하는 것인데, 이 방법은 면들이 어떻게 분할 되어 있는지에 영향을 받으며, 따라서 비록 모델을 연속되게 변형하더라도 면 분할을 행하고 나면 법선 벡터들이 연속되지 않게 변할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위하여 기존의 방법을 약간 변형한 법선 벡터 계산 방법을 제시한다. 이 방법에서는 꼭지점 주변 면들의 법선 벡터를 가중합하여 구하는데, 한 면의 가중치는 꼭지점에 걸쳐있는 두 모서리가 이루는 각으로 정한다.
The estimation of the remaining useful life (RUL) of lithium-ion (Li-ion) batteries is important for intelligent battery management system (BMS). Data mining technology is becoming increasingly mature, and the RUL estimation of Li-ion batteries based on data-driven prognostics is more accurate with the arrival of the era of big data. However, the support vector machine (SVM), which is applied to predict the RUL of Li-ion batteries, uses the traditional single-radial basis kernel function. This type of classifier has weak generalization ability, and it easily shows the problem of data migration, which results in inaccurate prediction of the RUL of Li-ion batteries. In this study, a novel multi-kernel SVM (MSVM) based on polynomial kernel and radial basis kernel function is proposed. Moreover, the particle swarm optimization algorithm is used to search the kernel parameters, penalty factor, and weight coefficient of the MSVM model. Finally, this paper utilizes the NASA battery dataset to form the observed data sequence for regression prediction. Results show that the improved algorithm not only has better prediction accuracy and stronger generalization ability but also decreases training time and computational complexity.
When the input features are generated by factors in a classification problem, it is more meaningful to identify important factors, rather than individual features. The $F_{\infty}$-norm support vector machine(SVM) has been developed to perform automatic factor selection in classification. However, the $F_{\infty}$-norm SVM may suffer from estimation inefficiency and model selection inconsistency because it applies the same amount of shrinkage to each factor without assessing its relative importance. To overcome such a limitation, we propose the adaptive $F_{\infty}$-norm ($AF_{\infty}$-norm) SVM, which penalizes the empirical hinge loss by the sum of the adaptively weighted factor-wise $L_{\infty}$-norm penalty. The $AF_{\infty}$-norm SVM computes the weights by the 2-norm SVM estimator and can be formulated as a linear programming(LP) problem which is similar to the one of the $F_{\infty}$-norm SVM. The simulation studies show that the proposed $AF_{\infty}$-norm SVM improves upon the $F_{\infty}$-norm SVM in terms of classification accuracy and factor selection performance.
실험실 배양 조건에서는 발현되지 않는 대장균 K-12의 endochitinase 유전자(yheR)를 PCR로 증폭하여 pET28c와 pQE9벡터에 각각 클로닝 하였다. yheB유전자를 가진 pET28c와 pQE9 벡터를 함유한 대장균에서 생산된 endochitinase는 생장배지 내로 일부 분리되었다. 과량 생산된 endochitinase를 His-affinity 크로마토그래피와 DE-52 크로마토그래피로 부분 정제하였으며 SDS-PAGE에 의한 단백질의 분자량은 약 97,000 이었다. 정제된 효소의 최적 pH는 6이었으며 최적 온도는 $40^{\circ}C$이었다.
Bacillus circulans KCT3004 유래의 호산성 $\alpha$-amylase 유전자가 pUC19을 vector로 하여 대장균 내에서 클로닝 되었다. 클로닝된 5.8kb Pst I DNA절편은 pUC19내에서의 삽입방향과는 무관하게 $\alpha$-amylans보다 약40배 정도의 높은 효소활성을 나타내었다. 본 연구에서 클로닝 및 발현된 효소의 최적 pH와 온도는 각각 pH 3.6 $45^{\circ}C$였으며, $40^{\circ}C$에서 1시간 동안의 사전 열처리에도 활성의 감소를 일으키지 않았다. 이 효소는 SDS-PAG와 zymogram을 통해 분석해 본 결과 분자량은 약 55,000으로 추정되었으며 기질로 starch만을 가수분해하여 maltoriose 이상의 올리고당 분자들을 주로 생산할수 있었다.
2차 유동 분사에 의한 추력 방향 제어 방법은 기계적인 방법에 비해 복잡한 기계적 작동장치가 배제됨으로 무게를 줄일 수 있다. 본 연구에서는 압축성 유동 해석을 위해 개발한 코드를 이용하여 SITVC 의 최적 작동 조건을 구하였다. 수치 실험은 2차원 초음속 수축-팽창 노즐 유동에서 2차 유동의 분사 위치, 분사 유량 및 분사 각도 등이 추력 방향에 미치는 영향을 조사하였다. 유동 해석 결과 2차 유동의 분사 위치는 생성된 경사 충격파가 노즐 출구까지 분포되는 지점이 최대 전향각과 횡추력을 가지는 분사 위치임을 알 수 있었다.
컴퓨터그래픽스에서 다루어지는 대부분의 물체들은 메쉬 형태로 표현된다. 보다 다양한 형태로의 변형이나 현실감 있는 렌더링을 얻기 위해서는 정점에서의 올바른 법선벡터 계산이 필수적이다. 이에 대한 기존 연구들은 정점의 기하학적 특성을 단순하게 반영하는 가중치를 사용하였다. 본 논문에서는 국지적 기하학 특성을 종합적으로 반영하는 등각사상과 이웃 정점과의 상호관계를 연속적으로 표현할 수 있는 중간값 좌표계를 사용하는 방법을 제안한다. 논문에서 제시된 방법이 기존 다른 방법에 비해서 보다 정확한 법선벡터를 계산할 수 있음을 실험을 통해서 알 수 있다.
HcNPV DNA genome 을 제한효소 EcoRI 으로 절단하여 그들의 일부 절편을 pUC8 vector 에 cloning 한 후 E. coli JM 83 세포에 형질 전환시켰다. 이 결과 24 개의 EcoRI 절편중 12 개의 절편이 cloning 되었다. 이들 제조합체중 4 개는 eNP-O, eNP-Q, eNP-R, eNP-S 라 명명하였다. 또한 이들 제조합체의 외래 유전자 발현을 SDS-PAGE 에 의해 단백질 패턴을 분석하였다. 그 결과 제조합체 eNP-O, eNP-Q, eNP-R 에서는 E. coli JM 83 숙주세포의 단백질 밴드와 비교하여 다른 분자량을 갖는 밴드가 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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