This study was conducted to examine genetic variation on leaf characteristics of Machilus thunbergii populations. Ten populations were subjected to multivariate analysis for 9 characteristics of leaf morphology. Average length of leaf blade, leaf width, petiole length, vein number were 9.8cm, 4.0cm, 1.8cm, 8.4 respectively, while angle of leaf base and leaf apex were $67.9^{\circ}$ and $78^{\circ}$ respectively. The coefficient of variation (C.V.) on leaf characteristics was 20% which indicate similar features among the populations. Nested analysis showed statistically signigicant differences among populations as well as among individuals within populations. Genetic relationship between populations using complete linkage method showed four groups to Euclidean distance 1.2 and did not show a tendency to cluster into the same group. There were three principal components that had a meaningful eigenvalue over 1.0 among the 9 components. The explanatory power of the top three main components on the total variation was 92.8%. The first principal component (PC) was explained about 40.3% which is mainly correlated with maximum leaf width and the second PC was explained about 28.7% which is correlated with leaf blade length. The third PC was explained about 23.8% which is correlated with petiole length ($X_3$). These characters were important factors for analysis of the relationship among natural populations of M. thunbergii.
ArangoDB is a NoSQL database system that has been popularly utilized in many applications for storing large amounts of data. In order to apply a new NoSQL database system such as ArangoDB, to real work environments we need a benchmarking system that can evaluate its performance. In this paper, we design and implement a ArangoDB based benchmarking system that measures a kernel level performance well as an application level performance. We partially modify YCSB to measure the performance of a NoSQL database system in the cluster environment. We also define three real-world workload types by analyzing the existing materials. We prove the feasibility of the proposed system through the benchmarking of three workload types. We derive available workloads in ArangoDB and show that performance at the kernel layer as well as the application layer can be visualized through benchmarking of three workload types. It is expected that applicability and risk reviews will be possible through benchmarking of this system in environments that need to transfer data from the existing database engine to ArangoDB.
Membrane proteins are involved in many common diseases, including heart disease and cancer. In various disease states, such as cancer, abnormal signaling pathways that are related to the membrane proteins cause the cells to divide out of control and the expression of membrane proteins can be altered. Membrane proteins have the hydrophobic environment of a lipid bilayer, which makes an analysis of the membrane proteins notoriously difficult. Therefore, this study evaluated the efficacy of two different methods for optimal membrane protein extraction. High-speed centrifuge and reagent-based method with a -/+ filter aided sample preparation (FASP) were compared. As a result, the high-speed centrifuge method is quite effective in analyzing the mitochondrial inner membranes, while the reagent-based method is useful for endoplasmic reticulum membrane analysis. In addition, the function of the membrane proteins extracted from the two methods were analyzed using GeneGo software. GO processes showed that the endoplasmic reticulum-related responses had higher significance in the reagent-based method. An analysis of the process networks showed that one cluster in the high-speed centrifuge method and four clusters in the reagent-based method were visualized. In conclusion, the two methods are useful for the analysis of different subcellular membrane proteins, and are expected to assist in selecting the membrane protein extraction method by considering the target subcellular membrane proteins for study.
Macroinvertebrates in forest streams affect the overall health of other streams in the same water system. In this study, we compared differences in the benthic macroinvertebrate community at two headwater streams located at different latitudes in the southern and northern parts of South Korea. We calculated the community temperature index (CTI), which represents the thermal preferences of the benthic communities. Hierarchical cluster analyses (HCA) were conducted to compare the similarities among sampling sites. In addition, we analyzed the relationship between community composition and environmental and community characteristics using non-metric multidimensional scaling (NMDS). Our results showed that CTI was significantly different between the two regions, indicating that these benthic macroinvertebrate communities have different thermal preferences. These two regions were clearly distinguished from each other in the HCA; furthermore, seasonal differences in benthic community composition were observed within each region. The functional feeding groups present in the benthic macroinvertebrate communities were different even though their habitat was similar.
Public libraries are a space where residents learn a wide range of knowledge and ideologies, and as they are directly connected to life, various related studies have been conducted. In most previous studies, variables such as population, traffic accessibility, and environment were found to be highly relevant to library use. In this study, it can be said that the difference from previous studies is that the book borrow demand and relevance were analyzed by reflecting the variables of cultural characteristics based on the book borrow history (1,820,407 cases) and member information (297,222 persons). As a result of the analysis, it was analyzed that as the increase in borrows for social science and literature books compared to technical science books, the demand for book borrows increased. In addition, various descriptive statistical analyzes were used to analyze the characteristics of library book borrow demand, and policy implications and limitations of the study were also presented based on the analysis results. and considering that cultural characteristics change depending on the location and time of day, it is believed that related research should be continued in the future.
Many bacteria metabolize aromatic compounds via catechol as a catabolic intermediate, and possess multiple genes or clusters encoding catechol-cleavage enzymes. The presence of multiple isozyme-encoding genes is a widespread phenomenon that seems to give the carrying strains a selective advantage in the natural environment over those with only a single copy. In the naphthalene-degrading strain Pseudomonas putida ND6, catechol can be converted into intermediates of the tricarboxylic acid cycle via either the ortho- or meta-cleavage pathways. In this study, we demonstrated that the catechol ortho-cleavage pathway genes (catBICIAI and catBIICIIAII) on the chromosome play an important role. The catI and catII operons are co-transcribed, whereas catAI and catAII are under independent transcriptional regulation. We examined the binding of regulatory proteins to promoters. In the presence of cis-cis-muconate, a well-studied inducer of the cat gene cluster, CatRI and CatRII occupy an additional downstream site, designated as the activation binding site. Notably, CatRI binds to both the catI and catII promoters with high affinity, while CatRII binds weakly. This is likely caused by a T to G mutation in the G/T-N11-A motif. Specifically, we found that CatRI and CatRII regulate catBICIAI and catBIICIIAII in a cooperative manner, which provides new insights into naphthalene degradation.
Park, Hee-Mun;Joo, Hak-Jong;Seo, Kyung-Min;Choi, Young Kyu
Journal of the Korea Society for Simulation
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v.31
no.3
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pp.1-10
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2022
Defense fields widely operate unmanned systems to lower vulnerability and enhance combat effectiveness. In the navy, swarm unmanned surface vehicles(USVs) form a cluster within communication range, share situational awareness information among the USVs, and cooperate with them to conduct military missions. This paper proposes an interface system, i.e., Interface Adapter System(IAS), to achieve inter-USV and intra-USV interoperability. We focus on the mission planning subsystem(MPS) for interoperability, which is the core subsystem of the USV to decide courses of action such as automatic path generation and weapon assignments. The central role of the proposed system is to exchange interface data between MPSs and other subsystems in real-time. To this end, we analyzed the operational requirements of the MPS and identified interface messages. Then we developed the IAS using the distributed real-time middleware. As experiments, we conducted several integration tests at swarm USVs simulation environment and measured delay time and loss ratio of interface messages. We expect that the proposed IAS successfully provides bridge roles between the mission planning system and other subsystems.
Journal of the Korean Regional Science Association
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v.38
no.3
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pp.19-39
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2022
The aim of this study is to compare and analyze structural characteristics of smart city industry focused on Korea and Spain. Structural characteristics of industries were compared focusing on share, penetration, impact path and network clustering of smart industries. Research data used input-output tables established by Korea and Spain in 1995 and 2015, and industries were reclassified into 8 and 25 industries. The analysis model is the Smart SPIN Model. The key finding as follows: It was analyzed that there are differences in the structure and characteristics of the smart city industry between Korea and Spain. Firstly, It is analyzed that Korea has a larger share and penetration rate of IT manufacturing than Spain. On the other hands, Spain has a higher share and penetration rate in the IT service and knowledge service sectors than Korea. Secondly, Korea had many production paths for the IT service and the knowledge service. On the other hands, Spain included more production paths in the IT manufacturing sector. Thirdly, as a result of network analysis, Korea's smart industry has a characteristic that it is difficult to develop independently because it is dependent on traditional industries. In Spain, most of the smart industries were included in one industrial cluster, and it was analyzed to have an independent form. In conclusion, It was found that Korea has the industrial characteristics of a smart city based on IT manufacturing. Spain has the characteristics of smart city industry based on IT service and knowledge service. The results of this study are expected to provide basic data on the direction of smart city promotion and the establishment of smart city policies in Korea.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.11
no.11
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pp.381-394
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2022
Recently, due to the personalization and customization of data, Internet-based services have increased requirements for real-time processing, such as real-time AI inference and data analysis, which must be handled immediately according to the user's situation or requirement. Real-time tasks have a set deadline from the start of each task to the return of the results, and the guarantee of the deadline is directly linked to the quality of the services. However, traditional container systems are limited in operating real-time tasks because they do not provide the ability to allocate and manage deadlines for tasks executed in containers. In addition, tasks such as AI inference and data analysis basically utilize graphical processing units (GPU), which typically have performance impacts on each other because performance isolation is not provided between containers. And the resource usage of the node alone cannot determine the deadline guarantee rate of each container or whether to deploy a new real-time container. In this paper, we propose a monitoring technique for tracking and managing the execution status of deadlines and real-time GPU tasks in containers to support real-time processing of GPU tasks running on containers, and a node list management technique for container placement on appropriate nodes to ensure deadlines. Furthermore, we demonstrate from experiments that the proposed technique has a very small impact on the system.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.27
no.2
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pp.171-177
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2022
In this paper, we propose a service method that can provide insight into multi-source agricultural data, way to cluster environmental factor which supports data analysis according to time flow, and curate crop environmental factors. The proposed curation service consists of four steps: collection, preprocessing, storage, and analysis. First, in the collection step, the service system collects and organizes multi-source agricultural data by using an OpenAPI-based web crawler. Second, in the preprocessing step, the system performs data smoothing to reduce the data measurement errors. Here, we adopt the smoothing method for each type of facility in consideration of the error rate according to facility characteristics such as greenhouses and open fields. Third, in the storage step, an agricultural data integration schema and Hadoop HDFS-based storage structure are proposed for large-scale agricultural data. Finally, in the analysis step, the service system performs DTW-based time series classification in consideration of the characteristics of agricultural digital data. Through the DTW-based classification, the accuracy of prediction results is improved by reflecting the characteristics of time series data without any loss. As a future work, we plan to implement the proposed service method and apply it to the smart farm greenhouse for testing and verification.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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