Protein contact map은 단백질 삼차구조에 대한 정보를 이차원의 이미지로 표현하는 방법의 하나로, 비교적 간략하지만 단백질 구조에 대한 핵심적 정보를 함축하고 있다. 이러한 단백질 구조를 바탕으로 단백질의 internal energy, solvation free energy, free energy 와 같은 열역학 함수를 도출할 수 있다. 본 연구에서는 이미지 인식에 대한 머신러닝 기법을 사용하여 단백질 구조를 함축하는 단백질의 contact map으로부터 단백질의 열역학적 함수를 예측하는 연구를 진행하였다. 단백질의 main-chain 간의 contact map, side-chain 간의 contact map, main-chain과 side-chain 간의 contact map 들로부터 단백질의 여러 가지 열역학적 함수를 예측하고자 했으며 최종적으로 Convolution Neural Network (CNN) 기법을 사용하여 단백질의 free energy를 ~18 kcal/mol의 범위에서 예측 가능함을 보였다. 본 연구를 바탕으로 단백질의 contact map과 열역학 함수 사이의 상관관계가 있으며, 머신러닝 기법을 사용하여 단백질 contact map으로부터 열역학적 함수를 예측하는 것이 가능함을 보였다.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.13
no.1
s.31
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pp.27-35
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2005
It is impossible to call in the cost of map-production from the supply cost because the map produced in NGI is the public property. The aims of this research are to calculate a map manufacture cost and to assess the reasonable map prices with considering public property of map. For these aims, We have calculated the cost according to the scale and the form of paper and digital map, have determined the map supply cost, and have analyzed the situation of map supply and the map circulation market. We propose two alternatives. Firstly, supply price of map is reached the goal price after 6-years(raising ratio 30%) and Secondly, supply price of map is reached the goal price after 3-years(raising ratio 50%) because map supply price raising ratio is very much if research results are reflected after 1-year.
This study aims to make a "farmland use map" using high-resolution images and to analyze the land use change for about 8 years in Goyang, Namyangju, and Yongin cities. We have made a new numerical map named as a farmland use map using high-resolution images taken mostly in 2007 and digital topographical maps in Goyang, Namyangju, and Yongin cities near metropolitan areas to classify farmland use of paddy, upland, plastic film house, and orchard. We also made a land use map by overlaying the farmland use map and the land registration map of each city made in 2007, and compared the land use map made by RDA (Rural Development Administration) in 1999. Paddy areas decreased at a range of 3,000 to 5,000 ha during 8 years and were changed to residential areas in the cities. Upland and orchard areas also showed similar tendency and were changed to residential areas as well. On the other hand, the areas of the plastic film houses in the cities showed an increase or same in size. It is suggested that farmland use map can be broadly used as a base map for various survey projects including soil survey, statistics, and farmland information management.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.58
no.1
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pp.199-224
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2024
Due to the challenging physical access of data and the abstraction of the old map, the study of the old map, which is owned by overseas collections, is limited. Therefore, it is necessary to include more detailed and professional characteristics in the bibliography or description elements, and to provide information that is helpful for the study of the old map through many ways. In this study, the elements of the old map based upon the system of the Haejushinbon were analyzed and added to the description elements of the old map for studying the Korean old map system. Fifty six description elements in 8 areas from the analysis were applied to 「Yeongyeondo」 in the French National Library, a major old map located overseas that was not well known in Korea. In conclusion, additional description elements of the old map were proposed to enhance accessibility and utilization of old map research.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.43
no.5
s.311
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pp.12-21
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2006
In this paper, we propose a technique for extracting attentive objects in images using feature maps, regardless of the complexity of images and the position of objects. The proposed method uses feature maps with edge and color information in order to extract attentive objects. We also propose a reference map which is created by integrating feature maps. In order to create a reference map, feature maps which represent visually attentive regions in images are constructed. Three feature maps including edge map, CbCr map and H map are utilized. These maps contain the information about boundary regions by the difference of intensity or colors. Then the combination map which represents the meaningful boundary is created by integrating the reference map and feature maps. Since the combination map simply represents the boundary of objects we extract the candidate object regions including meaningful boundaries from the combination map. In order to extract candidate object regions, we use the convex hull algorithm. By applying a segmentation algorithm to the area of candidate regions to separate object regions and background regions, real object regions are extracted from the candidate object regions. Experiment results show that the proposed method extracts the attentive regions and attentive objects efficiently, with 84.3% Precision rate and 81.3% recall rate.
Ko, Jongwan;Utsumi, Yousuke;Hwang, Ho Seong;Dell'Antonio, Ian P.;Geller, Margaret J.;Yang, Soung-Chul;Kyeong, Jaemann
The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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v.39
no.2
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pp.45.2-45.2
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2014
To measure the mass distribution of galaxy systems weak-lensing analysis has been widely used because it directly measures the total mass of a system regardless of its baryon content and dynamical state. However, the weak-lensing only provides a map of projected surface mass density. On the other hand, galaxy redshift surveys provide a map of the three-dimensional galaxy distribution. It thus can resolve the structures along the line of sight projected in the weak-lensing map. Therefore, the comparison of structures identified in the weak-lensing maps and in the redshift surveys is an important test of the issues limiting applications of weak-lensing to the identification of galaxy clusters. Geller et al. (2010) and Kurtz et al. (2012) compared massive clusters identified in a dense redshift survey with significant weak-lensing map convergence peaks. Both assessments of the efficiency of weak-lensing map for cluster identification did not draw a general conclusion, because the sample is so small. Thus, we additionally perform deep imaging observations of fields in a dense galaxy redshift survey that contain galaxy clusters at z~0.2-0.5, using CFHT Megacam.
This paper presents a new system to estimate the head pose of human in interactive indoor environment that has dynamic illumination change and large working space. The main idea of this system is to suggest a new morphological feature for estimating head angle from stereo disparity map. When a disparity map is obtained from stereo camera, the matching confidence value can be derived by measurements of correlation of the stereo images. Applying a threshold to the confidence value, we also obtain the specific morphology of the disparity map. Therefore, we can obtain the morphological shape of disparity map. Through the analysis of this morphological property, the head pose can be estimated. It is simple and fast algorithm in comparison with other algorithm which apply facial template, 2D, 3D models and optical flow method. Our system can automatically segment and estimate head pose in a wide range of head motion without manual initialization like other optical flow system. As the result of experiments, we obtained the reliable head orientation data under the real-time performance.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.20
no.11
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pp.1153-1163
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2014
An efficient 3D SLAM (Simultaneous Localization and Map Building) method is developed for urban building environments using a tilted 2D LRF (Laser Range Finder), in which a 3D map is composed of perpendicular/horizontal planar polygons. While the mobile robot is moving, from the LRF scan distance data in each scan period, line segments on the scan plane are successively extracted. We propose an "expected line segment" concept for matching: to add each of these scan line segments to the most suitable line segment group for each perpendicular/horizontal planar polygon in the 3D map. After performing 2D localization to determine the pose of the mobile robot, we construct updated perpendicular/horizontal infinite planes and then determine their boundaries to obtain the perpendicular/horizontal planar polygons which constitute our 3D map. Finally, the proposed SLAM algorithm is validated via extensive simulations and experiments.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.27
no.3
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pp.609-619
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2016
RHadoop is a collection of R packages that allow users to manage and analyze data with Hadoop. In this paper, we implement K-Means algorithm based on MapReduce framework with RHadoop to make the clustering method applicable to large scale data. The main idea introduces a combiner as a function of our map output to decrease the amount of data needed to be processed by reducers. We showed that our K-Means algorithm using RHadoop with combiner was faster than regular algorithm without combiner as the size of data set increases. We also implemented Elbow method with MapReduce for finding the optimum number of clusters for K-Means clustering on large dataset. Comparison with our MapReduce implementation of Elbow method and classical kmeans() in R with small data showed similar results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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