이 연구에서는 MAP-Elites 알고리즘의 연속 최적화 성능을 향상한 새로운 접근법을 제안한다. 기존의 자기 참조 MAP-Elites 알고리즘은 차분 진화 알고리즘의 "DE/rand/1/bin" 연산자를 사용했는데, 이 연산자는 회전 불변이 아니라서 각 변수 간의 상관관계가 높은 경우 성능이 감소하는 문제가 존재한다. 제안하는 알고리즘은 "DE/rand/1/bin" 연산자 대신에 "DE/current-to-rand/1" 연산자를 사용한다. 이 연산자는 회전 불변성을 가지므로 각 변수 간의 상관관계가 높은 분리 불가능 최적화 문제에서도 강건한 성능을 보장할 수 있다. 실험 결과, 제안하는 알고리즘이 비교 알고리즘들에 비해 높은 성능을 발휘함을 확인했다.
IL-15 belongs to the common gamma chain cytokine family and has pleiotropic immunological functions. IL-15 is a homeostatic cytokine essential for the development and maintenance of NK cells and memory CD8+ T cells. In addition, IL-15 plays a critical role in the activation, effector functions, tissue residency, and senescence of CD8+ T cells. IL-15 also activates virtual memory T cells, mucosal-associated invariant T cells and γδ T cells. Recently, IL-15 has been highlighted as a major trigger of TCR-independent activation of T cells. This mechanism is involved in T cell-mediated immunopathogenesis in diverse diseases, including viral infections and chronic inflammatory diseases. Deeper understanding of IL-15-mediated T-cell responses and their underlying mechanisms could optimize therapeutic strategies to ameliorate host injury by T cell-mediated immunopathogenesis. This review highlights recent advancements in comprehending the role of IL-15 in relation to T cell responses and immunopathogenesis under various host conditions.
최근 인터넷과 멀티미디어 기술이 발달함에 따라 이미지 데이터의 양이 급속히 증가하고 있다. 증가하는 이미지를 효과적으로 관리하고 검색하기 위해 내용기반 이미지 검색에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 대부분의 내용 기반 이미지 검색 시스템은 색상, 모양, 질감 특징을 이용한 유사도-기반검색에 초점을 맞추고 있다. 따라서 본 논문에서는 이미지에 나타나는 주요 색상과 색상의 공간적 특성을 포함하는 픽셀샘플링, 그리고 이미지의 외형적 변경에 강인함을 갖는 불변 모멘트 값을 이용한 내용기반 이미지 검색 시스템을 제안한다. 첫 번째 유사성 검사 단계에서는 이미지의 영역별로 가중치를 부여하여 추출한 대표색상을 사용하여, 유사하지 않은 이미지를 제거하여 검색대상의 수를 줄이며, 두 번째 유사성 검사 단계에서는 첫 번째 단계에서 선별된 후보 이미지에 색상의 공간적 정보를 포함한 픽셀샘플링을 이용하여 색상의 공간적인 위치까지 유사한 이미지만을 선별한다. 두 번째 유사성 검사단계에서 이미지가 외형적으로 변형된 유사이미지의 검출이 어려운 점을 보완하는 방법으로 이미지의 불변 모멘트를 이용하여 검색의 정확성을 높인다. 제안한 이미지 검색 방법은 10000개의 다양한 이미지로 구성된 데이터베이스에서 검색을 효율성을 실험하였다.
본 연구에서는 등방성 및 복합적층판 해석을 위해 추가변형률을 갖는 개선된 4절점 Reissner-Mindlin 평판휨요소를 제안하였다. 전단잠김현상과 가상적인 제로에너지모드를 제거하기 위해 비적합 변위모드와 Bubble 함수식에 근거한 새로운 형태의 전단변형률을 추가함으로써 횡방향 전단거동을 개선하였다. Andelfinger와 Ramm(1993)이 제시한 기본적인 추가변형률은 면내거동을 개선시키고자 그대로 적용하였다. 1차전단변형이론에 근거한 새로 개발된 4절점 평판요소를 '14EASP'라 명하였다. 14EASP 유한요소의 특징과 성능을 평가하고자 몇가지의 수치해석예제를 적용하였으며, 다른 유한요소 및 해석적인 해와 비교하였다. 그 결과 본 연구에서 제안한 14EASP는 보다 안정적이고, 수렴성이 빠르며, 특히 요소형상이 왜곡된 경우에도 정확한 결과를 도출하였다.
Ethylene performs an important function in plant growth and development. 1-aminocyclopropane-1-carboxylate (ACC) synthase (ACS), the key enzyme involved in ethylene biosynthesis, has been the focus of most ethylene studies. Here, a cotton ACS gene referred to as Gossypium hirsutum ACS1 (GhACS1), was isolated. The full-length cDNA of GhACS1 encodes for a 476-amino acid protein which harbors seven conserved regions, 11 invariant amino acid residues, and the PLP binding active site, all of which characterize ACC synthases. Alignment analysis showed that GhACS1 shared a high degree of identity with other known ACC synthases from different species. Two introns were detected in the genomic DNA sequence, and the results of Southern blot analysis suggested that there might be a multi-gene family encoding for ACC synthase in cotton. From the phylogenetic tree constructed with 24 different kinds of ACC synthases, we determined that GhACS1 falls into group II, and was closely associated with the wound-inducible ACS of citrus. The analysis of the 5' flanking region of GhACS1 revealed a group of putative cis-acting elements. The results of expression analysis showed that GhACS1 displayed its transient expression nature after wounding, abscisic acid (ABA), and $CuCl_2$ treatments. These results indicate that GhACS1, which was transiently expressed in response to certain stimuli, may be involved in the production of ethylene for the transmission of stress signals.
본 논문은 얼굴화상에서 국부적일 특징점을 추출하여 기울기에 robust하게 얼굴을 인식하는 새로운 알고리즘을 제안하였다. 바른 자세의 영상과 기운 자세의 영상을 받아 2치화를 한 후 라플라시안 윤곽선 검출기를 이용하여 윤곽선 영상을 얻는다. 윤곽선 영상에서 최외각 윤곽선을 제거하고 내부 윤곽선은 위에서 아래방향으로 주사하면서 나타나는 순서에 따라 네 영역을 각각 A, B, C, D영역으로 레이블링하고 기준선을 중심으로 좌우로 영역을 분할하고 좌우 영역을 상하로 분할하여 모두 네 영역으로 나눈다. 좌우 눈간 거리, 눈과 눈썹사이의 거리, 눈과 코와의 거리 등을 이용하여 최종적으로 두 눈을 찾고 두 눈의 중심좌표값을 이용하여 기울기를 구한다. 기울기 정보를 이용하여 기운 영상을 바로세우고 난 후 눈 아래 영역에서부터 탐색하여 코와 입을 찾는다. 각 특징점간 거리를 계산하고 이를 두 눈사이의 거리를 기준으로 정규화하여 영상의 크기에 무관하게 한다. 인식 실험 결과 25명에 대하여 기울기를 고려한 경우 88%의 인식율을 보였고 기울기를 고려하지 않은 경우 60%의 인 식 율을 보였다.
가산성 주기정상성 잡음이 있을 때 zero forcing (ZF) 기반에서의 송수신단 동시 최적화를 고려한다. 주기정상성 잡음의 주기는 심볼 전송율의 역수라고 가정하고 자기 상관함수는 양의 정부호로 가정한다. 전송되는 데이터 수열은 광의의정상성(WSS: wide-sense stationary)을 가지는 유색 확률과정으로 모델링 하고 채널은 주파수 선택적 충격 응답을 가지는 선형 시불변 시스템으로 모델링 한다. ZF와 송신 전력 제약 아래 평균제곱오차 (MSE: mean square error)를 최소화하는 최적 송수신 파형을 유도하고 모의 실험 결과를 통해 수신파형만 최적화 한 경우와 가산성 주기정상성 잡음을 정상성 잡음으로 간주한 경우 보다 성능이 더 좋아짐을 보인다.
조명 환경에 의해 발생하는 강한 그림자 영역은 반사 영상을 이용하는 얼굴인식시스템의 성능을 저하시키는 주요인으로써, 인식률을 향상시키기 위해서는 강한 그림자 영역과 얼굴의 특징 영역을 구분해 낼 필요가 있다. 한편 Bilateral 필터는 영상 화소 값의 비선형적인 조합을 사용하여 경계영역을 보존하면서도, 전체 영상을 평활화할 수 있는 특성을 갖는다. 따라서 Bilateral 필터의 특성은 레티넥스 기반 조명 정규화 방법에서의 조명을 추정하는 과정에 사용되는 평활화 필터에 적합하다. 이에 본 논문에서는 강한 그림자 영역을 효과적으로 제거하기 위한 Bilateral 필터 기반의 새로운 조명 정규화 방법을 제안한다. Bilateral 필터의 계수는 화소 간 근접성(proximity)과 불연속성(discontinuity)의 곱으로 설계하여, 추정된 조명 영상에서 강한 그림자 영역이 비교적 정확하게 보존되도록 한다. 제안된 방법의 성능은 PCA(Principle Component Analysis)를 이용하여 인식률을 측정하고, 두 가지 데이터베이스에 대해 기존의 조명 정규화 방법들과 비교하여 평가하였다.
내용 기반 영상 검색 기술은 전자 미술관과 박물관, 상표와 저작권, 영상 저장 및 전송 시스템과 같은 대용량의 멀티미디어 데이터베이스를 구축하고 유지하는데 필수적인 요소이다. 따라서 내용 기반 검색에 대한 연구가 최근 몇 년 동안 큰 관심을 모으고 있다. 본 논문에서는 영상 검색을 위한 특징으로서 칼라 정보와 모양 정보를 동시에 고려하는 복합적인 특징 벡터를 사용한 검색 기법을 제안하였다. 칼라 정보 획득을 위해서는 지역 칼라 분포 특성을 고려하여, 영상을 이루는 각 부영역별 화소들의 대수적 모멘트를 이용하여 각 특징 산출하였다. 모양 정보를 획득하기 위해서는 향상된 불변 모멘트를 사용함으로써 연산량을 줄이면서 검색의 효율을 증대시켰 다. 그리고 모양 특징 추출을 위한 전처리 과정에서 칼라 영상을 그레이 영상으로 변형한 후, 구현이 용이하고 실시간 윤곽선 추출이 가능한 DCT 알고리즘을 변형 이용하였다. 실험영상으로 150여개의 자동차 영상을 사용하여 기존 방법들과의 비교 실험을 통해 향상된 검색 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 연상 메모리 기능을 수행하는 셀룰라 신경망(Cellular Neural Network)의 설계를 위한 새로운 방법론을 제안한다. 먼저, 셀룰라 신경망 모델의 기본적 특성들을 소개한 후, 최적 성능을 가지고 이진 원형 패턴들을 저장할 수 있는 셀룰라 신경망 모델의 설계 방법을 제약 조건이 가해진 최적화 문제로 공식화한다. 다음으로 이 문제의 제약 조건을 선형 행렬 부등식(Linear Matrix Inequalities)을 포함하는 부등식의 형태로 변환시킬 수 있음을 관찰한다. 마지막으로 셀룰라 신경망 최적 설계 문제를 내부점 방법(interior point method)에 의해 효율적으로 풀릴 수 있는 일반화된 고유값 문제(Genaralized EigenValue Problem)로 변환한다. 본 논문에서 제시하는 셀룰라 신경망 설계 방법론은 공간 변형 형판 셀룰라 신경망과 공간 불변 형판 셀룰라 신경망 설계에 모두 적용될 수 있다. 설계 예제를 통해 제안된 방법의 유효성을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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