한 분자의 시안화수소와 두 분자의 플루오르화수소 사이에 생성 가능한 다섯개의 수소결합 삼합체들에 대하여 TZ+P 수준의 기본조를 사용하여 ab initio 계산을 하였다. 이것들의 몇 가지 바닥상태 성질을 구하여 단위체와 이합체들의 대응하는 성질과 비교하였다. 앞으로 얻울 수 있게 될 실험 자료들을 보충하기 위하여 계산한 평형 기하구조, 안정화 에너지 및 쌍극자 모멘트를 나타냈다. 이 수준의 근사법에서는 분자내 결합거리는 항상 실험값보다 작게 계산되었지만, 분자간 거리와 쌍극자 모멘트는 크게 계산되었다. 다섯개의 삼합체중에서 HCN$(HF)_2$가 가장 안정하고, 또한, $(HCN)_2HF$보다도 더 안정한 것으로 나타났다. 분자간 상호작용의 비가감성에 대한 전형적인 특징은 HCN$(HF)_2$에서 비교적 강했다.
본 논문에서는 다수 로봇의 목표물 탐색을 위한 area-based Q-learning 알고리즘에 대해 논한다. 선험적 정보가 없는 공간내의 목표물을 탐색하기 위해, 로봇들은 주위의 환경을 인식하고 스스로 다음 행동에 대한 결정을 내릴 수 있어야 한다. Area-based Q-learning에서, 먼저 각 로봇은 정육각형을 이루도록 배치된 6개의 적외선 센서를 통해 자신과 주변 환경 사이의 거리를 구한다. 다음으로 이 거리데이터들로부터 6방향의 면적(area)을 계산하여, 보다 넓은 행동반경을 보장해주는 영역으로 이동(action)한다. 이동 후 다시 6방향의 면적을 계산, 이전 상태에서의 이동에 대한 Q-value를 업데이트 한다. 본 논문의 실험에서는 5대의 로봇을 이용하여 선험적 지식이 없고, 장애물이 놓여 있는 공간에서의 목표물 탐색을 시도하였다. 결론에서는 3개의 제어 알고리즘-랜덤 탐색, area-based action making (ABAM), hexagonal area-based Q-learning - 을 이용하여 목표물 탐색을 시도한 결과를 보인다.
본 논문에서는 3D 메쉬 모델의 텍스쳐 매핑, 단순화, 모핑, 압축, 형상정합 등 다양한 분야에 응용될 수 있는 메쉬분할 문제를 다룬다. 메쉬 분할은 주어진 메쉬를 서로 떨어진 집합(disjoint sets)으로 나누는 과정으로서, 본 논문에서는 메쉬의 전역적 및 국부적 기하 특성을 동시에 반영하여 메쉬를 분할하는 방법을 제시하고자 한다. 먼저 주어진 메쉬의 국부적 기하 특성인 곡률 정보와 전역적 기하 특성인 볼록성을 이용하여 메쉬 정점들 중 첨예정점(sharp vertex)을 추출하고, 모든 첨예정점들 간의 유클리디언 거리에 기반한 $\kappa$-평균군집화 기법[26]을 적용하여 첨예 정점들을 분할한다. 분할된 첨예정점에 속하지 않는 나머지 정점들에 대해서는 유클리디언 거리상 가까운 군집으로 병합하여 최종적인 메쉬분할이 이루어진다. 또한 본 논문에서 제안한 메쉬분할 방법을 구현하여 여러 메쉬 모델에 대해 실험 결과를 보여준다.
PURPOSES: Nighttime driving is very different from daytime driving because drivers must obtain nighttime sight-distances based on road lights and headlights. Unfortunately, nighttime driving conditions in Korea are far from ideal due to poor lighting and an insufficient number of road lights and inadequate operation and maintenance of delineators. This study is conducted to develop new standards for nighttime road visibility based on experiments of driver perception for nighttime visibility conditions. METHODS : In the study, perception level and satisfaction of nighttime visibility were investigated. A total of 60 drivers participated, including 34 older drivers and 31 young drivers. To evaluate driver perceptions of nighttime road visibility, fuzzy set theory was used because the conventional analysis methods for driver perception are limited in effectiveness for considering the characteristics of perception which are subjective and vague, and are generally expressed in terms of linguistic terminologies rather than numerical parameters. RESULTS : This study found that levels of nighttime visibility, as perceived by drivers, are remarkably similar to their satisfactions in different nighttime driving conditions with a log-function relationship. Older drivers evaluated unambiguously degree of nighttime visibility but evaluations by young drivers regarding it were unclear. CONCLUSIONS : A minimum value of brightness on roads was established as YUX 30, based on final analyzed results. In other words, road lights should be installed and operated to obtain more than YUX 30 brightness for the safety and comfort of nighttime driving.
2차원 할당 문제는 다항시간 알고리즘이 알려지지 않은 NP-완전 문제이다. 본 논문은 위치간 거리가 일정하지 않은 랜덤형 2차원 할당 문제의 최적 해를 O(n2) 수행 복잡도로 찾을 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 위치 행렬 L에서의 최소 거리 합 위치 li와 시설 행렬 F에서의 최대 물동량 시설 fj를 M={(li,fj)}으로 매치키시고, M을 기준으로 최소 거리 합 li와 시설 행렬 F에서의 최대 물동량 시설 fj의 매칭 쌍 (li,fj)을 점진적으로 증대시키는 전략을 수행하고, 위치별 거리와 시설별 물동량 상관관계를 최적으로 반영하기 위해 시설들을 교환하는 전략을 적용하였다. 실험 데이터에 적용한 결과, 제안 알고리즘은 O(n2) 의 다항시간 알고리즘임에도 불구하고 메타휴리스틱 방법의 일종인 유전자 알고리즘의 해를 개선할 수 있었다.
본 논문에서는 도로 네트워크 데이타베이스에서 정적 객체의 k-최근접 이웃 질의를 효율적으로 처리하기 위한 방안을 논의한다. 기존의 여러 기법들은 인덱스를 사용하지 못했는데, 이는 네트워크 거리가 순서화 된 거리함수가 아니며 삼각 부등식(triangular inequality) 성질 또한 만족하지 못하기 때문이다. 이러한 기존 기법들은 질의 처리 시 심각한 성능 저하의 문제를 가진다. 선계산된 네트워크 거리를 이용하는 또 다른 기법은 저장 공간의 오버헤드가 크다는 문제를 갖는다. 본 논문에서는 이러한 두 가지 문제점들을 동시에 해결하기 위하여 객체들 간의 네트워크 거리를 근사하여 객체들에 대한 인덱스를 구축하고, 이를 이용하여 k-최근접 이웃 질의를 처리하는 새로운 기법을 제안한다. 이를 위하여 본 논문에서는 먼저 네트워크 공간상의 객체를 유클리드 공간상으로 사상하기 위한 체계적인 방법을 제시한다. 특히, 삼각 부등식 성질을 만족시키기 위하여 평균 네트워크 거리라는 새로운 거리 개념을 제시하고, 유클리드 공간으로의 사상을 위하여 FastMap 기법을 사용한다. 다음으로, 평균 네트워크 거리와 FastMap을 사용하여 네트워크 공간상의 객체들로 인덱스를 구축하는 근사 색인 알고리즘을 제시한다. 또한, 구축한 인덱스를 사용하여 k-최근접 이웃 질의를 효과적으로 수행하는 알고리즘을 제안한다. 마지막으로, 실제 도로 네트워크를 이용한 다양한 실험을 통하여 제안된 기법의 우수성을 규명한다.
Licorice, a traditional Korean medicinal plant, is recognized for its main active ingredient, glycyrrhizin. The level of glycyrrhizin in Chinese licorice (Glycyrrhiza uralensis) is lower than the reference level (2.5%) set by the Korean Pharmacopoeia, reducing its value as a medicinal herb. In this study, we aimed to overcome this problem by generating an interspecific licorice hybrid by crossing European licorice (G. glabra) with Chinese licorice, resulting in the production of 32 $F_1$ lines. A comparison of genetic traits revealed variations in glycyrrhizin content among lines, ranging from 1.5 to 5.6%, with a mean value of 3.2%; these values are higher than that of the parental plants. Additionally, 25 lines (78.1%) had a glycyrrhizin content greater than 2.5%, which is higher than the reference level set by the Korean Pharmacopoeia. Four of these lines had glycyrrhizin levels higher than the WHO recommended level of 4.0%. A comparison of phenotypic characteristics showed that the leaves of the hybrids possessed all of the characteristics of European and Chinese licorice; however, the stems of most hybrids had characteristics of European licorice. Finally, we determined the genetic distances of 34 samples of Glycyrrhiza plants (parents, 32 $F_1$ lines) by random amplified polymorphic DNA (RAPD); the $F_1$ lines showed a close genetic distance. We plan to develop to a cultivar using five of these lines (glycyrrhizin content < 4.0%).
Thyroid uptake measurements can be subject to measurement errors due to the scoping and positioning of the thyroid gland. To compensate for these limitations, the clinical utility of the thyroid simultaneous counting method as an alternative to thyroid uptake measurement was analyzed and evaluated experimentally through quantitative analysis of images acquired after thyroid scanning. Experimental data were obtained using a Gamma camera (GE infinia), a thyroid uptake system (KOROID 1), and a thyroid neck phantom. Based on the thyroid uptake rate of 1-5% according to the protocol of thyroid scan test (99mTcO4 - , 370 MBq) in normal results, 99mTcO4 - was set in the range of 3.7-18.5 MBq (Matrix: 256×256, Scan time: 1 min, collimator: pin hole, phantom-collimator distances: 7 cm). The acquired images were corrected for the attenuation of isotopes due to the set-up time and half-life by applying the Auto Region of interest (ROI) drawing system, and the significance of the experimental results was evaluated by Multiple linear regression analysis (SPSS, ver. 22, IBM). The thyroid uptake rate showed a significant correlation between the dose and the measured counts when using the thyroid uptake system equipment. Meanwhile, the quantitative analysis counts of phantom images using Gamma camera also showed a significant correlation. Thus confirmed that the correlation between these two experiments was statistically significant (P<0.05). The simultaneous counting protocol, which indirectly measures thyroid uptake from thyroid scans, is likely to be clinically relevant if complemented by additional studies with different variables in patients with thyroid disease.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권11호
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pp.2784-2799
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2012
Biological data have been increased exponentially in recent years, and analyzing these data using data mining tools has become one of the major issues in the bioinformatics research community. This paper focuses on the protein construction process in higher organisms where the deoxyribonucleic acid, or DNA, sequence is filtered. In the process, "unmeaningful" DNA sub-sequences (called introns) are removed, and their meaningful counterparts (called exons) are retained. Accurate recognition of the boundaries between these two classes of sub-sequences, however, is known to be a difficult problem. Conventional approaches for recognizing these boundaries have sought for solely enhancing machine learning techniques, while inherent nature of the data themselves has been overlooked. In this paper we present an approach which makes use of the data attributes inherent to species in order to increase the accuracy of the boundary recognition. For experimentation, we have taken the data sets for four different species from the University of California Santa Cruz (UCSC) data repository, divided the data sets based on the species types, then trained a preprocessed version of the data sets on neural network(NN)-based and support vector machine(SVM)-based classifiers. As a result, we have observed that each species has its own specific features related to the splice sites, and that it implies there are related distances among species. To conclude, dividing the training data set based on species would increase the accuracy of predicting splicing junction and propose new insight to the biological research.
본 논문에서는 지문의 방향분포를 기반으로 하여 전처리과정을 최소화하고 특징벡터의 크기를 축소하여 개인의 인증 및 인식 시스템에서의 시스템 처리속도와 검색속도 향상을 주된 연구목적으로 하였다. 지문의 방향분포는 지문의 융선과 골이 이루는 부분적인 방향성분의 집합으로서 가버필터 뱅크를 통해 8-방향 성분들로 추출된다. 이렇게 생성된 방향분포는 불연속적인 특성을 갖게 되는데 이를 연속적인 방향성분으로 근사화하여 방향영상으로 시각화한다. 이 후 지문의 중심 이 되는 기준점을 설정하고 기준점으로부터 32-방향, 6-단계 거리에 미리 정해진 192개 지점에서의 방향성분값들을 추출하여 특징벡터를 생성한다. 그 결과 기존의 다른 알고리즘보다 작은 크기의 특징벡터를 사용함으로써 전체 처리속도는 훨씬 증가하면서도 같은 수준의 인식률을 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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