• Industrial Engineering and Management Systems
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• 제9권2호
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• pp.70-79
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• 2010

Makespan and cost minimization are two important factors in project investment. This paper considers a multi-mode resource-constrained project scheduling problem with the objective of minimizing costs, subject to a deadline constraint. A number of studies have focused on minimizing makespan or resource availability cost with a specified deadline. This problem assumes a fixed cost for the availability of each renewable resource per period, and the project cost to be minimized is the sum of the variable cost associated with the execution mode of each activity. The presented memetic algorithm (MA) consists of three features: (1) a truncated branch and bound heuristic that serves as effective preprocessing in forming the initial population; (2) a strategy that maintains two populations, which respectively store deadline-feasible and infeasible solutions, enabling the MA to explore quality solutions in a broader resource-feasible space; (3) a repair-and-improvement local search scheme that refines each offspring and updates the two populations. The MA is tested via ProGen generated instances with problem sizes of 18, 20, and 30. The experimental results indicate that the MA performs exceptionally well in both effectiveness and efficiency using the optimal solutions or the current best solutions for the comparison standard.

• 한국식물병리학회:학술대회논문집
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• 한국식물병리학회 2003년도 정기총회 및 추계학술발표회
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• pp.81.2-82
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• 2003

Plants have evolved along with pathogens, and they have developed sophisticated defense systems against specific microorganisms to survive. G-protons are considered one of the upstream signaling components working as a key for the defense signal transduction pathway. For activation and inactivation of G-protein, GTP-biding proteins are involved. GTP -binding proteins are found in all organisms. Small GTP-binding proteins, having masses of 21 to 30kD, belong to a superfamily, often named the Ras supefamily because the founding members are encoded by human Ras genes initially discovered as cellular homologs of the viral ras oncogene. Members of this supefamily share several common structural features, including several guanine nucleotide binding domains and an effector binding domain. However, exhibiting a remarkable diversity in both structure and function. They are important molecular switches that cycle between the GDP-bound inactive form into the GTP-bound active form through GDP/GTP replacement. In addition, most GTP-binding proteins cycle between membrane-bound and cytosolic forms. such as the RAC family are cytosolic signal transduction proteins that often are involved in processing of extracellular stimuli. Plant RAC proteins are implicated in regulation of plant cell architecture secondary wall formation, meristem signaling, and defense against pathogens. But their molecular mechanisms and functions are not well known. We isolated a RacB homolog from rice to study its role of defense against pathogens. We introduced the constitutively active and the dominant negative forms of the GTP-hinging protein OsRacB into the wild type rice. The dominant negative foms are using two forms (full-sequence and specific RNA interference with RacB). Employing southern, and protein analysis, we examine to different things between the wild type and the transformed plant. And analyzing biolistic bombardment of onion epidermal cell with GFP-RacB fusion protein revealed association with the nucle.

• 천문학회보
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• 제43권2호
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• pp.39.2-39.2
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• 2018

RR Tel is an interacting binary system in which a hot white dwarf (WD) accretes matter from a Mira variable via gravitational capture of the stellar wind. We present a high-resolution optical spectrum of RR Tel obtained with MIKE at Magellan-Clay telescope, Chile. We find broad emission features at 6825, 7082, 7023, and $7053{\AA}$, which are formed through Raman scattering of far-UV O VI ${\lambda}{\lambda}$ 1032 and $1038{\AA}$, C II ${\lambda}{\lambda}$ 1036 and $1037{\AA}$ with atomic hydrogen. Raman O VI 6825 and 7082 features are characterized by double-peaked profiles indicative of an accretion flow with a characteristic speed ~ 30km/s, whereas the Raman C II features exhibit a single Gaussian profile with FWHM ${\sim}10{\AA}$. Monte Carlo simulations for Raman O VI and C II are performed by assuming that the emission nebula around the WD consists of the inner O VI disk with a representative scale of 1 AU and the outer part with C II sphere. The best fit for Raman profiles is obtained with an asymmetric matter distribution of the O VI disk, the mass loss rate of the cool companion ${\dot{M}}{\sim}2{\times}10^{-6}M_{{\odot}/yr}$ and the wind terminal velocity v~10 km/s. We also find O VI doublet at 3811 and $3834{\AA}$, which are blended with other emission lines. Our profile decomposition shows that the O VI ${\lambda}{\lambda}$ 3811, 3834 doublet have a single Gaussian profile with a width ~ 25 km/s. A comparison of the restored fluxes of C II ${\lambda}{\lambda}$ 1036 and 1037 from Raman C II features with the observed C II ${\lambda}1335$ leads to an estimate of a lower bound of N(CII) > $9.87{\times}10^{13}cm^{-2}$ toward RR Tel, which appears consistent with the presumed distance D ~ 2.6 kpc.

• 전기전자학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.31-46
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• 1997

본 논문에서는 다층 연결 구조(Multistage Interconnection Network, MIN)를 기반으로 하는 병렬 컴퓨터 환경에서 효과적으로 운용할 수 있는 병렬 Optimal Best-First search Branch-and-Bound 알고리즘(pobs)을 제안하고, 성능을 분석하였다. 제안된 알고리즘은 먼저 해를 얻고자 하는 문제를 임의의 G개 부 문제로 분할하고 소수 프로세서로 구성된 프로세서 그룹들에 할당하여 각각의 지역 해를 산출하도록 하였다. 따라서 N개의 프로세서를 갖는 시스템은 G개 프로세서 그룹으로 구분되고 각 프로세서 그룹은 P(=N/G)개 프로세서를 보유하게 된다. 각 프로세서 그룹은 할당된 부 문제의 지역 해를 얻는 과정에 병렬 sub-Global Best-First B&B 알고리즘을 수행한다. 프로세서 그룹들이 산출한 지역 해들 가운데 최선의 값을 갖는 지역 해가 문제의 전역 해로 결정되는데, 이를 위하여 각 프로세서 그룹의 대표 프로세서는 할당된 부 문제의 지역 해를 다른 그룹들에게 전파하도록 하였다. 지역 해 전파는 프로세서 그룹들의 지역 해 비교를 통한 전역해 선정 기능과 함께 프로세서 그룹간 작업 불균형 문제를 상당 부분 해소하는 효과를 제공한다. 알고리즘 설계에 이어 성능 평가를 위한 분석 모형을 제시하였다. 제안한 모형은 B&B 알고리즘 수행에 따른 연산 소요시간과 통신 소요시간을 분리하여 처리함으로 병렬 처리 환경에서 보다 실질적인 알고리즘 성능 평가가 가능하게 함과 동시에, 다양한 컴퓨터 연결 구조에서의 알고리즘 성능 예측을 용이하게 하였다. B&B 알고리즘의 확률 특성을 토대로 작성된 성능 분석 연구의 실효성 검토를 위하여 MIN 기반 시스템을 대상으로 병행된 시뮬레이션 결과는 상호 미세한 오차 범위 내에서 일치하는 결과를 보여 제시한 성능 분석 기법의 타당성을 입증하였다. 또한, 본 논문에서 제안한 병렬 알고리즘을 MIN 기반 시스템에 적용하여 기존 알고리즘의 성능과 비교 평가 결과 제안한 pobs가 문제 해결 과정에서 전개되는 부 문제 수를 줄이고 프로세서간의 효율적인 작업 분배 효과를 제공하는 한편 프로세서간의 주된 통신 활동 범위를 국부적으로 제한하여 성능면에서 우수함을 입증하였다.

• 인지과학
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• 제23권2호
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• pp.225-248
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• 2012

시각단기재인 과정에 대한 유사성 합산 모형은 단기기억에 저장된 기억 표상들과 재인검사 자극간 유사성의 합산치가 재인의사결정을 좌우한다고 제안한다[1]. 본 연구는 수직 공간주파수를 달리하는 두 Gabor 자극에 대한 공간주파수 재인 과제에서 과제와 무관한 기억자극의 위치 정보가 재인 반응에 미치는 영향을 조사하였다. 실험의 매 시행에서 참가자는 시야 좌우에 제시된 서로 다른 두 Gabor 자극의 공간주파수를 기억하고 약 1초 뒤에 제시된 재인검사 자극과의 동일성 여부를 보고하였다. 재인검사 자극은 기억 항목과 동일하거나 기억된 항목을 기준으로 공간주파수 차원에서 1 또는 4 최소식별단위 만큼 표적과 유사한 미끼자극이었다. 또한 재인검사항목이 제시되는 위치는 재인이 요구된 기억항목의 위치를 기준으로 동일하거나 혹은 반대편 시야 위치에 제시되었으며, 참가자는 검사자극의 위치변화를 무시하고 공간주파수 차원의 재인 반응만을 요구받았다. 실험 결과 미끼자극에 대한 오인반응(false recognition)은 기억항목과 미끼자극 간 유사성 합산치가 커짐에 따라 증가했다. 아울러 과제와는 무관하게 검사항목의 위치 변화가 있었던 조건의 경우 없었던 조건에 비해 이러한 오인 반응의 빈도가 감소한 것으로 나타났다. 과제 무관련 위치 변화에 의한 미끼자극에 대한 오인 반응의 감소는 재인과제의 요구와는 관계없이 무관련 세부특징이 과제 관련 세부특징에 대한 재인 반응에 영향을 미칠 수 있음을 보여주며, 시각단기기억에 저장되는 정보가 세부특징들의 독립적 표상이 아닌 세부특징 간 공고한 결합에 의해 표상될 가능성을 시사한다.

• Journal of mucopolysaccharidosis and rare diseases
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• 제2권1호
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• pp.5-7
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• 2016

Mucolipidoses II and III alpha/beta (ML II and ML III) are lysosomal disorders in which the essential mannose-6-phosphate recognition marker is not synthesized onto lysosomal hydrolases and other glycoproteins. The disorders are caused by mutations in GNPTAB, which encodes two of three subunits of the heterohexameric enzyme, N-acetylglucosamine-1-phosphotransferase ML II, recognizable at birth, often causes intrauterine growth impairment and sometimes the prenatal "Pacman" dysplasia. The main postnatal manifestations of ML II include gradual coarsening of neonatally evident craniofacial features, early cessation of statural growth and neuromotor development, dysostosis multiplex and major morbidity by hardening of soft connective tissue about the joints and in the cardiac valves. Fatal outcome occurs often before or in early childhood. ML III with clinical onset rarely detectable before three years of age, progresses slowly with gradual coarsening of the facial features, growth deficiency, dysostosis multiplex, restriction of movement in all joints before or from adolescence, painful gait impairment by prominent hip disease. Cognitive handicap remains minor or absent even in the adult, often wheelchair-bound patient with variable though significantly reduced life expectancy. As yet, there is no cure for individuals affected by these diseases. So, clinical manifestations and conservative treatment is important. This review aimed to highlight the extra-skeletal clinical problems in ML II and III.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권10호
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• pp.4214-4230
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• 2020

This paper introduces a pilot allocation scheme for massive MIMO systems based on deep convolutional neural network (CNN) learning. This work is an extension of a prior work on the basic deep learning framework of the pilot assignment problem, the application of which to a high-user density nature is difficult owing to the factorial increase in both input features and output layers. To solve this problem, by adopting the advantages of CNN in learning image data, we design input features that represent users' locations in all the cells as image data with a two-dimensional fixed-size matrix. Furthermore, using a sorting mechanism for applying proper rule, we construct output layers with a linear space complexity according to the number of users. We also develop a theoretical framework for the network capacity model of the massive MIMO systems and apply it to the training process. Finally, we implement the proposed deep CNN-based pilot assignment scheme using a commercial vanilla CNN, which takes into account shift invariant characteristics. Through extensive simulation, we demonstrate that the proposed work realizes about a 98% theoretical upper-bound performance and an elapsed time of 0.842 ms with low complexity in the case of a high-user-density condition.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권12호
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• pp.6009-6027
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• 2019

Support vector machine (SVM) classifiers have been widely used for object detection. These methods usually locate the object by finding the region with maximal score in an image. With bag-of-features representation, the SVM score of an image region can be written as the sum of its inside feature-weights. As a result, the searching process can be executed efficiently by using strategies such as branch-and-bound. However, the feature-weight derived by optimizing region classification cannot really reveal the category knowledge of a feature-point, which could cause bad localization. In this paper, we represent a region in an image by a collection of local feature-points and determine the object by the region with the maximum posterior probability of belonging to the object class. Based on the Bayes' theorem and Naive-Bayes assumptions, the posterior probability is reformulated as the sum of feature-scores. The feature-score is manifested in the form of the logarithm of a probability ratio. Instead of estimating the numerator and denominator probabilities separately, we readily employ the density ratio estimation techniques directly, and overcome the above limitation. Experiments on a car dataset and PASCAL VOC 2007 dataset validated the effectiveness of our method compared to the baselines. In addition, the performance can be further improved by taking advantage of the recently developed deep convolutional neural network features.

• 정보처리학회논문지D
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• 제16D권1호
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• pp.93-104
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• 2009

특성 지향 제품계열공학은 특성 관점에서 제품계열의 핵심자산을 개발하고 이를 활용하여 제품을 개발하는 접근방법으로서, 이를 위한 첫번째 단계는 하나의 특성을 하나의 모듈화된 단위로 구현하는 것이다. 관점 지향 프로그래밍은 특성 구현의 모듈화를 향상시키기 위한 효과적인 메커니즘을 제공한다. 하지만, 특성이 일반적으로 서로 독립적이지 않기 때문에 어떤 특성 구현 모듈의 변화는 다른 특성 구현 모듈에 변화를 일으키거나 원하지 않는 부작용을 야기시킬 수도 있다. 뿐만 아니라, 하나의 특성이 제품에 결합되는 시점이 컴파일 시점에서부터 로드 시점, 실행 시점에 이르기까지 다양할 수 있으므로, 특성이 언제 제품에 결합하느냐에 따라 다르게 구현되어야 할지도 모른다. 따라서, 본 논문에서는 각 특성 구현 모듈이 다른 모듈과 독립적이 되도록 하기 위해서, 특성 구현 모듈로부터 특성 의존성 및 특성 결합 시점을 효과적으로 분리시킬 수 있는 애스팩트 패턴을 제안한다. 이러한 패턴들은 특성 구현 모듈이 특성의 선택에 따라서 다른 모듈에 영향을 주지 않고 유연하게 합성될 수 있도록 한다. 이와 같은 접근 방법을 예시하고 평가하기 위해 공학용 계산기 제품계열을 사용한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.515-522
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• 2021

본 논문에서는 관형 철탑의 용접부 결함을 상시적으로 감시하기 위하여 초음파 탐상 신호에 대한 기계학습 알고리즘의 적용 방법을 제시하고 분석하였다. 기계학습 방법으로는 유전자 알고리즘에 의한 특징 선택과 서포트 벡터머신을 이용한 탐상 신호 분류 방법을 사용하였다. 특징 선택에서는 30개의 후보 특징들 가운데 피크, 히스토그램 하한 경계, 정규 음로그우도가 선택되었으며, 이들은 결함의 깊이에 따른 신호의 차이를 명확하게 나타내었다. 또한, 선택된 특징들을 서포트 벡터 머신에 적용한 결과 정상 부위와 결함 부위를 완벽하게 분류할 수 있는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구의 결과는 향후 초음파 신호 기반 결함 성장 조기 감지시스템의 개발과 이를 통한 에너지 송전 관련 산업에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.