Wentz, Frank J.;Kim, Seung-Bum;Smith, Deborah K.;Gentemann, Chelle
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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pp.150-152
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2006
The DISCOVER Project (${\underline{D}}istributed$${\underline{I}}nformation$${\underline{S}}ervices$ for ${\underline{C}}limate$ and ${\underline{O}}cean$ products and ${\underline{V}}isualizations$ for ${\underline{E}}arth$${\underline{R}}esearch$) is a NASA funded Earth Science REASoN project that strives to provide highly accurate, carefully calibrated, long-term climate data records and near-real-time ocean products suitable for the most demanding Earth research applications via easy-to-use display and data access tools. A key element of DISCOVER is the merging of data from the multiple sensors on multiple platforms into geophysical data sets consistent in both time and space. The project is a follow-on to the SSM/I Pathfinder and Passive Microwave ESIP projects which pioneered the simultaneous retrieval of sea surface temperature, surface wind speed, columnar water vapor, cloud liquid water content, and rain rate from SSM/I and TMI observations. The ocean products available through DISCOVER are derived from multi-sensor observations combined into daily products and a consistent multi-decadal climate time series. The DISCOVER team has a strong track record in identifying and removing unexpected sources of systematic error in radiometric measurements, including misspecification of SSM/I pointing geometry, the slightly emissive TMI antenna, and problems with the hot calibration source on AMSR-E. This in-depth experience with inter-calibration is absolutely essential for achieving our objective of merging multi-sensor observations into consistent data sets. Extreme care in satellite inter-calibration and commonality of geophysical algorithms is applied to all sensors. This presentation will introduce the DISCOVER products currently available from the web site, http://www.discover-earth.org and provide examples of the scientific application of both the diurnally corrected optimally interpolated global sea surface temperature product and the 4x-daily global microwave water vapor product.
The growth of many breast tumors is stimulated by IGF-1, which activates signal transduction pathways inducing cell proliferation. $ER{\alpha}$ is important in this process. The aim of the study was to investigate relationships in vitro among inhibitory effects of luteolin on the growth of MCF-7 cells, IGF-1 pathway and $ER{\alpha}$. Our results showed that luteolin could effectively block IGF-l-stimulated MCF-7 cell proliferation in a dose- and time-dependent manner and block cell cycle progression and induce apoptosis evidenced by the flow cytometric detection of sub-G1DNA content. Luteolin markedly decreased IGF-l-dependent IGF-IR and Akt phosphorylation without affecting Erk1/2 phosphorylation. Further experiments pointed out that $ER{\alpha}$ was directly involved in IGF-l induced cell growth inhibitory effects of luteolin, which significantly decreased $ER{\alpha}$ expression. Knockdown of $ER{\alpha}$ in MCF-7 cells by an $ER{\alpha}$-specific siRNA decreased the IGF-l induced cell growth inhibitory effects of luteolin. $ER{\alpha}$ is thus a possible target of luteolin. These findings indicate that the inhibitory effect of luteolin on the growth of MCF-7 cells is via inhibiting IGF-l mediated PI3K-Akt pathway dependent of $ER{\alpha}$ expression.
본 연구는 국가오픈액세스플랫폼(AccessON)의 하위시스템인 OA 논문검색(Discover)의 경제적 이용가치 측정을 목적으로 수행되었다. OA 및 OA 지원시스템과 관련한 문헌연구, 가치측정을 위한 심층면담을 통해 해당 서비스의 가치를 시간절감가치로 규명하였고 국내 연구자 1,313명을 대상으로 설문조사를 실시하여 연구자 개인의 연간 절감시간가치를 측정하였다. 가치 산출에 필요한 논문검색시간, 논문출판건수, 논문 한편 당 참고문헌 건수 등과 같은 요소들을 국내 연구자들의 실제 학술활동에 기반하여 측정하는 한편, 연도별 Discover 이용자 규모 및 총 이용량 등을 추정하여 총 이용가치를 산출하였다. 그 결과 국내 연구자는 연간 2.84편의 논문을 출판하고, 논문 1편을 검색하고 이용하는데 30.13분이 소요되며 Discover로 인해 5.64분이 절감되어 연구자 1인은 연간 총 225분, 99,384원을 절감하는 것으로 파악되었다. 이와 같이 파악된 기초 데이터에 총 이용 추정치를 적용한 결과, 8년간의 사업기간 동안 총 820억 원의 경제적 가치가 산출되었고, OA논문을 의무기탁하는 법제화 상황에서는 추가적으로 113억 원의 가치가 창출되는 것으로 추정되었다. 본 연구 결과의 의의는 국가 OA논문 통합서비스플랫폼 사업 투자가 충분한 경제적 가치가 있음을 실증적으로 확인함과 동시에 향후 학술연구 관련 경제성 평가에서 활용될 수 있는 중요한 국내 기반 데이터를 산출했다는 측면에서 찾을 수 있다.
Post translational modifications (PTMs) discovery is an important problem in proteomic. In the past, people discover PTMs by Tandem Mass Spectrometer based on ‘bottom-up’ strategy. However, such strategy suffers from the problem of failing to discover all PTMs. Recently, due to the improvement in proteomic technology, Taylor et al. proposed a database software to discover PTMs with ‘topdown’ strategy by FTMS, which avoids the disadvantages of ‘bottom-up’ approach. However, their proposed algorithm runs in exponential time, requires a database of proteins, and needs prior knowledge about PTM sites. In this paper, a new algorithm is proposed which can work without a protein database and can identify modifications in polynomial time. Besides, no prior knowledge about PTM sites is needed.
Skyline queries are used in a variety of fields to make optimal decisions. However, as the volume of data and the dimension of the data increase, the number of skyline points increases with the amount of time it takes to discover them. Mainly, because the number of skylines is essential in many real-life applications, various studies have been proposed. However, previous researches have used the k-parameter methods such as top-k and k-means to discover representative skyline points (RSPs) from entire skyline point set, resulting in high query response time and reduced representativeness due to k dependency. To solve this problem, we propose a new Connected Component Clustering based Representative Skyline Query (3CRS) that can discover RSP quickly even in high-dimensional data through connected component clustering. 3CRS performs fast discovery and clustering of skylines through hash indexes and connected components and selects RSPs from each cluster. This paper proves the superiority of the proposed method by comparing it with representative skyline queries using k-means and DBSCAN with the real-world dataset.
In this study we propose a model of optimal retirement, consumption and portfolio choice of an individual agent, which encompasses a large class of the models in the literature, and provide a methodology to solve the model. Different from the traditional approach, we consider the problems before and after retirement simultaneously and identify the difference in the dual value functions as the utility value of lifetime labor. The utility value has an option nature, namely, it is the maximized value of choosing the retirement time optimally and we discover it by solving a variational inequality. Then, we discover the dual value functions by using the utility value. We discover the value function and optimal policies by establishing a duality between the value function and the dual value function. The model and approach offer a significant advantage for computation of optimal policies for a large class of problems.
The rapid deployment of millions of mobile sensors and smart devices has resulted in high demand for opportunistic encounter-based networking. For the cooperative video surveillance of dashboard cameras in nearby vehicles, a fast and energy-efficient asynchronous neighbor discovery protocol is indispensable because a dashboard camera is an energy-hungry device after the vehicle's engine has turned off. In the existing asynchronous neighbor discovery protocols, all nodes always try to discover all neighbors. However, a dashboard camera needs to discover nearby dashboard cameras when an event is detected. In this paper, we propose a fast and energy-efficient asynchronous neighbor discovery protocol, which enables nodes : 1) to have different roles in neighbor discovery, 2) to discover neighbors within a search range, and 3) to report promptly the exact discovery result. The proposed protocol has two modes: periodic wake-up mode and active discovery mode. A node begins with the periodic wake-up mode to be discovered by other nodes, switches to the active discovery mode on receiving a neighbor discovery request, and returns to the periodic wake-up mode when the active discovery mode finishes. In the periodic wake-up mode, a node wakes up at multiples of number ${\alpha}$, where ${\alpha}$ is determined by the node's remaining battery power. In the active discovery mode, a node wakes up for consecutive ${\gamma}$ slots. Then, the node operating in the active discovery mode can discover all neighbors waking up at multiples of ${\beta}$ for ${\beta}{\leq}{\gamma}$ within ${\gamma}$ time slots. Since the proposed protocol assigns one half of the duty cycle to each mode, it consumes equal to or less energy than the existing protocols. A performance comparison shows that the proposed protocol outperforms the existing protocols in terms of discovery latency and energy consumption, where the frequency of neighbor discovery requests by car accidents is not constantly high.
본 논문에서는 워크플로우 협력네트워크 지식의 발견 알고리즘을 제안한다. 즉, 워크플로우 인텔리전스 (또는 비즈니스 프로세스 인텔리전스) 기술은 워크플로우 모델들과 그의 실행이력으로부터 일련의 지식을 발견, 분석, 모니터링 및 제어, 그리고 예측하는 세부기법들로 구성되는데, 본 논문에서는 워크플로우 모델을 구성하는 액티버티들과 그들의 수행자들간의 협력네트워크 지식을 "워크 플로우 협력네크워크 지식"라고 정의하고, 그의 발견기법인 정보제어넷(ICN, information control net)기반 워크플로우 협력네트워크 지식 발견 알고리즘을 제안한다. 특히, 제안한 알고리즘의 적용 사례를 통해 특정 워크플로우 모델로부터 해당 워크플로우 협력네트워크 지식을 성공적으로 생성할 수 있음을 증명함으로써 본 논문에서 제안한 알고리즘의 정확성 및 적합성을 검증한다.
The purpose of this research was to have a proper understanding, to have a concern about native local foods and to discover unknown them in Wonju. The data was obtained by use of questionaries to residents(1977 persons) and cook(172 persons) in Wonju and statistical analysis was performed. Frequency and percentage were acquired using SPSS program. To turn out the significant difference between general conditions and each groups t-test and F-test were used. The results of this survey had briefly summarized as follows 1. The results were total 99 kinds of food revealed as a native local foods and 9 kinds of the special products of Wonju. 2. The main materials were potato, com, buckwheat, acorn, pheasant, mushroom, arrowroot, and wild edible greens. 3. The local foods in Wonju were formed with it's own natural material and cooked by original cooking method. 4. The highest perceptional score items were the hot Tang(Hwangtaehaejangguk, Chueotang, Oritang, Gamjatang, Minmulmaeuntang, Tojongdakbaeksuk, Hwanggibaeksuk, Eomnamusamgyetang), and the Bap(Bibimbap, Ssambap, Sanchae-jeongsik) and the noodles(Potato sujebi, Dongchimimakhukso, Olchaengiguksu, Jangsujebi, arrowroot noodle,Gamjaongsimi).
Unlike Seoul dialect, in the Busan dialect, /ㅅ/ and /ㅆ/ are phonemically non-distinctive and realization of tensing is non-productive, on the other hand, that of voicing is productive. In order to discover causes of such characteristics in Busan dialect, this paper firstly compared acoustic characteristics of Seoul dialect with those of Busan dialect on fricative /ㅅ/ and /ㅆ/. The result showed that Busan dialect has much shorter length of friction and aspiration intervals of word initial and word-medial position than Seoul dialect. I expect that these results are important keys to discover causes of the following characteristics of Busan-dialect - non-distinction, non-productivity of tensing, and productivity of voicing - on Fricative /ㅅ/ and /ㅆ/.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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