최근 네트워크 기술의 비약적인 발전으로 사용자가 이용할 수 있는 대역폭이 증가하고 있다. 이에 따라 대용량 고속 네트워크에서 보다 신속하고 안정적인 전송기법이 요구되고 있다. UDT(UDP based Data Transfer protocol)는 UDP 기반의 전송 프로토콜이며, 일정 SYN time마다 rate control을 진행함으로써 긴 RTT 환경에서 TCP 보다 두드러진 성능을 보인다. 하지만, NAK 발생시 고정적인 sendInterval의 증가와, 이전 시간의 RTT에 기반한 flow control로 인해 최적의 성능을 기대하기 힘들다. 본 논문에서는 실험에 의한 결과값을 바탕으로 NAK 수신시 RTT 구간에 따라 sendInterval을 조절하는 rate 제어기법을 제시한다. 또한 TCP vegas에 기반하여 네트워크 혼잡을 예측하는 향상된 flow 제어기법을 제시한다. 실제 Testbed를 구성하여 실험한 결과, 각각의 제안기법에 대해 약 20Mbps정도 향상된 throughput이 측정되었다. 또한, 두 기법을 혼합 적용한 결과에서는 최고 26Mbps의 성능 향상을 확인하였다.
Ethernet is one of the most successful LAN technologies. Now gigabit ethernet is available in real network and some network interface cards(NIC) supports TCP segment offloading (TSO), IP checksum offloading(ICO), Jumbo frame and interrupt moderation. If we use this features appropriately, we obtain high throughput with low CPU utilization. This paper represents the network performance by varying above features.
Melanin concentrating hormone is a neuropeptide highly expressed in the brain that regulates several physiological functions mediated by receptors in the G-protein coupled receptor family, especially plays an important role in the complex regulation of energy balance and body weight mediated by the melanin concentrating hormone receptor subtype 1 (MCH1). Compelling pharmacological evidence implicating MCH1 signaling in the regulation of food intake and energy expenditure has generated a great deal of interest by pharmaceutical companies as MCH1 antagonists may have potential therapeutic benefit in the treatment of obesity and metabolic syndrome. Although fluorescence-based calcium mobilization assay platform has been one of the most widely accepted tools for receptor research and drug discovery, fluorescence interference and shallow assay window limit their application in high throughput screening and have led to a growing interest in alternative, luminescence-based technologies. Herein, a luminescence-based functional assay system for the MCH1 receptor was developed and validated with the mitochondrial targeted aequorin. Aequorin based functional assay system for MCH1 presented excellent Z' factor (0.8983) and high signal-to-noise ratio (141.9). The nonpeptide MCH1 receptor antagonist, SNAP 7941 and GSK 803430, exhibited $IC_{50}$ values of 0.62 ${\pm}$ 0.11 and 12.29 ${\pm}$ 2.31 nM with excellent correlation coefficient. These results suggest that the aequorin based assay system for MCH1 is a strong alternative to the traditional GPCR related tools such as radioligand binding experiments and fluorescence functional determinations for the compound screening and receptor research.
A 640Gb/s high-speed ATM switching system that is based on the technologies of advanced MCM, 0.25um CMOS and optical WDM interconnection is fabricated for future N-ISDN services. A 40 layer, 160mm$\times$114mm ceramic MCM realizes the basic ATM switch module with 80Gbps throughput. The basic unit ATM switch module with 80Gb/s throughput. The basic unit ATM switch MCM consists of in 8 chip advanced 0.25um CMOS VLSI and 32 chip I/O Bipolar VLSIs. The MCM employs an 40 layer, very thin layer ceramic MCM and a uniquely structured closed loop type liquid colling system is adopted to cope with the MCM's high-power dissipation of 230w. The MCM is Mounted on a 32cm$\times$50cm mother board. A three stage ATM switch is realized by optical WDM interconnection between the high-performance MCM.
Recently, maskless lithography (ML) systems have become popular in digital manufacturing technologies. To achieve high-throughput manufacturing processes, digital micromirror devices (DMD) in ML systems must be driven to their operational limits, often in harsh conditions. We propose an instrument and algorithm to detect DMD malfunctions to ensure perfect mask image transfer to the photoresist in ML systems. DMD malfunctions are caused by either bad DMD pixels or data transfer errors. We detect bad DMD pixels with $20{\times}20$ pixel by white and black image tests. To analyze data transfer errors at high frame rates, we monitor changes in the frame rate of a target DMD pixel driven by the input data with a set frame rate of up to 28000 frames per second (fps). For our data transfer error detection method, we verified that there are no data transfer errors in the test by confirming the agreement between the input frame rate and the output frame rate within the measurement accuracy of 1 fps.
Cells survive and proliferate through complex interactions among diverse molecules across multiomics layers. Conventional experimental approaches for identifying these interactions have built a firm foundation for molecular biology, but their scalability is gradually becoming inadequate compared to the rapid accumulation of multiomics data measured by high-throughput technologies. Therefore, the need for data-driven computational modeling of interactions within cells has been highlighted in recent years. The complexity of multiomics interactions is primarily due to their nonlinearity. That is, their accurate modeling requires intricate conditional dependencies, synergies, or antagonisms between considered genes or proteins, which retard experimental validations. Artificial intelligence (AI) technologies, including deep learning models, are optimal choices for handling complex nonlinear relationships between features that are scalable and produce large amounts of data. Thus, they have great potential for modeling multiomics interactions. Although there exist many AI-driven models for computational biology applications, relatively few explicitly incorporate the prior knowledge within model architectures or training procedures. Such guidance of models by domain knowledge will greatly reduce the amount of data needed to train models and constrain their vast expressive powers to focus on the biologically relevant space. Therefore, it can enhance a model's interpretability, reduce spurious interactions, and prove its validity and utility. Thus, to facilitate further development of knowledge-guided AI technologies for the modeling of multiomics interactions, here we review representative bioinformatics applications of deep learning models for multiomics interactions developed to date by categorizing them by guidance mode.
한국작물학회 2017년도 9th Asian Crop Science Association conference
/
pp.14-14
/
2017
The discipline of plant breeding is experiencing a renaissance impacting crop improvement as a result of new technologies, however fundamental questions remain for predicting the phenotype and how the environment and genetics shape it. Inexpensive DNA sequencing, genotyping, new statistical methods, high throughput phenotyping and gene-editing are revolutionizing breeding methods and strategies for improving both quantitative and qualitative traits. Genomic selection (GS) models use genome-wide markers to predict performance for both phenotyped and non-phenotyped individuals. Aerial and ground imaging systems generate data on correlated traits such as canopy temperature and normalized difference vegetative index that can be combined with genotypes in multivariate models to further increase prediction accuracy and reduce the cost of advanced trials with limited replication in time and space. Design of a GS training population is crucial to the accuracy of prediction models and can be affected by many factors including population structure and composition. Prediction models can incorporate performance over multiple environments and assess GxE effects to identify a highly predictive subset of environments. We have developed a methodology for analyzing unbalanced datasets using genome-wide marker effects to group environments and identify outlier environments. Environmental covariates can be identified using a crop model and used in a GS model to predict GxE in unobserved environments and to predict performance in climate change scenarios. These new tools and knowledge challenge the plant breeder to ask the right questions and choose the tools that are appropriate for their crop and target traits. Contemporary plant breeding requires teams of people with expertise in genetics, phenotyping and statistics to improve efficiency and increase prediction accuracy in terms of genotypes, experimental design and environment sampling.
Melting curve analysis of fluorescently labeled DNA fragments is used extensively for genotyping single nucleotide polymorphism(SNP). Here, we evaluated a SNP genotyping method by melting curve analysis with the two probe chemistries in a 384-well plate format on a Roche LightCycler 480. The HybProbe chemistry is based on the fluorescence resonance energy transfer(FRET) and the SimpleProbe chemistry uses a terminal self-quenching fluorophore. We evaluated FRET HybProbes and SimpleProbes for two SNP sites closely linked to two quantitative trait loci(QTL) for southern root-knot nematode resistance. These probes were used to genotype the two parents and 94 $F_2$ plants from the cross of PI 96354$\times$Bossier. The SNP genotypes of all samples determined by the LightCycler software agreed with previously determined SSR genotypes and the SNP genotypes determined on a Luminex 100 flow cytometry instrument. Multiplexed HybProbes for the two SNPs showed a 98.4% success rate and 100% concordance between repeats two of the same 96 DNA samples. Also, we developed a HybProbe assay for the Rcs3 gene conditioning broad resistance to the frogeye leaf spot(FLS) disease. The LightCycler 480 provides rapid PCR on 384-well plate and allows simultaneous amplification and analysis in approximately 2 hours without any additional steps after amplification. This allowed for a reduction of the potential contamination of PCR products, simplicity, and enablement of a streamlined workflow. The melting curve analysis on the LightCycler 480 provided high-throughput and rapid SNP genotyping and appears highly effective for marker-assisted selection in soybean.
최근에는 차량용 센서와 통신 기술의 발달로 길안내와 교통체증 알림 서비스뿐만 아니라 주변 차량의 주행 정보, 도로 상태 정보, 차량 간 긴급 메시지 전달 등과 같은 다양한 ITS 서비스가 가능해졌다. ITS 서비스의 발전은 고속 주행용 차량을 위한 V2X 통신 기술이 소개되면서 가속화 되고 있다. 본 논문에서는 V2X 통신기술 중에서 IEEE802.11p 규격을 기반으로 개발한 WAVE 통신장치를 소개한다. WAVE 기술로 구현된 기지국 및 차량 통신장치에 대한 구조 및 특징 그리고 각 통신장치에 사용된 RF/안테나의 특성에 대해서도 설명하였다. 개발한 WAVE 통신장치의 성능 평가를 위해 시험차량에 설치된 통신장치와 시험 도로에 설치된 기지국 통신장치간의 데이터 전송량과 PER 그리고 지연시간 등을 실제시험도로에서 측정하였다. WAVE 통신장치는 전반적으로 6~7Mbps의 데이터 전송량을 가지며 1km 통신영역에서 10% 내외의 PER를 나타내었다. 그리고 모든 구간에서 3ms이내의 패킷 지연시간을 만족하였다. 측정된 WAVE 성능은 ITS 서비스에 충분한 성능이며 인터넷 동영상 서비스도 가능함을 실제 시연을 통해서 입증하였다.
Next-Generation Sequencing (NGS) is a term that means post-Sanger sequencing methods with high-throughput sequencing technologies. NGS parallelizes the sequencing process, producing thousands or millions of sequences at once. The latest NGS technologies use even single DNA molecule as a template and measures the DNA sequence directly via measuring electronic signals from the extension or degradation of DNA. NGS is making big impacts on biomedical research, molecular diagnosis and personalized medicine. The hospitals are rapidly adopting the use of NGS to help to patients understand treatment with sequencing data. As NGS equipments are getting smaller and affordable, many hospitals are in the process of setting up NGS platforms. In this review, the progress of NGS technology development and action mechanisms of representative NGS equipments of each generation were discussed. The key technological advances in the commercialized platforms were presented. As NGS platforms are a great concern in the healthcare area, the latest trend in the use of NGS and the prospect of NGS in the future in diagnosis and personalized medicine were also discussed.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.