순위 차수 정보와 공간정보를 이용하는 비선형 필터들은 부가 잡음에 의해 발생되는 불안정 신호를 복원하기 위해서 많이 제안되고 있으면 본 논문에서는 국부통계를 기반으로 계수 변화를 하는 데이터 의존 LWOS필터를 제안하고자 한다. LWOS필터[1]는 가우시안 형태의 잡음뿐만 아니라 미세한 신호를 보호하면서 비임펄스 잡음을 제거할 수 있었으며, 임펄스 잡음에 의해서 방해를 받을 때는 DD-LWOS 필터보다 DD-LWOS2 필터가 더 좋은 결과를 가진다는 것을 확인할 수 있었다.
Hourly ozone data are available for 73 stations in South Korea from January, 1988 to August, 1998. We are interested in detecting trends in both the mean levels and the extremes of ozone, and in determining how these trends vary over the country. The latter aspect means that we also have to understand the spatial dependence of ozone. In this connection, therefore, we examine in this paper the following features: determining trends in mean ozone levels at individual stations and combination across stations; determining trends in extreme ozone levels at individual stations and combination across stations; spatial modeling of trends in mean and extreme ozone levels.
This paper describes a localization algorithm utilizing relative observations for multiple autonomous underwater vehicles (Multiple-AUVs). In order to maximize the efficiency of operation and mission accomplishment and to prevent problems such as collision and interference, the locations and directions of Multiple-AUVs must be precisely estimated. To estimate the locations and directions, we designed a localization algorithm utilizing relative observations and verified it with simulations based on sensor data sets acquired through real sea experiments. Also, an optimal combination of relative observation information for efficient localization is figured out through combining various relative observations. The proposed method shows improved localization results compared to those only using the navigation algorithm. The performance of localization is improved up to 58% depending on the combination of relative observations.
본 논문에서는 다중 모델 기계학습 기법을 이용하여 자동 문서 분류의 성능과 신뢰도를 향상시킬 수 있는 연구와 실험 결과를 기술하였다. 기존의 다중 모델 기계 학습법들이 훈련 데이터 또는 학습 알고리즘의 편향에 의한 오류를 극복하고자 한 것인데 비해 본 논문에서 제안한 메타 학습을 이용한 하이브리드 다중 모델 방식은 이 두 가지의 오류 원인을 동시에 해소하고자 하였다. 다양한 문서 집합에 대한 실험 결과. 본 논문에서 제안한 하이브리드 다중 모델 학습법이 전반적으로 기존의 일반 다중모델 학습법들에 비해 높은 성능을 보였으며, 다중 모델의 결합 방식으로서 메타 학습이 투표 방식에 비해 효율적인 것으로 나타났다.
Breadmaking is a complex system in which many variables govern the production of acceptable bread. Lipids, a minor component of wheat flour, function importantly in bread-making. Shortening, or fat, is one of the essential ingredients in commercial baking. Beneficial shortening effect depends on type and quantity of lipids present in wheat flour and also on wheat flour quality. Surfactants have been used in baking industry during last decade because certrain surfactants can replace shortening and/or natural flour lipids. A proper combination of lipidshortening-surfactant is more useful in the production of specialty breads such as whole wheat breads, high protein breads, high fiber breads or even non-wheat composite breads rather than in the production of regular white breads. This presentation is a review of recent studies on the contribution of flour lipids, shortening, and surfactants, alone or in combination in the production of breads; illustrations are mainly from data obtained in the author's laboratory.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제13권4호
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pp.181-195
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2006
In recent years, increasing attention has been paid on how to manage a successful relationships between the receiver and provider of the Information Systems(IS) outsourcing services. This study explores the sources of influence for successful outsourcing relationships. Based on the Jaworski's control combination model for marketing, we (1) propose a management combination model of outsourcing relationships where trust is introduced as an intervening variable and outsourcing compleyity as a moderating variable, (2) test this model using a sample of 94 outsourcing projects in 36 organizations that have outsourced there IS functions to external service providers. The results indicated several significant findings. First, the deployment of management mechanism such as contract mechanism and trust building has a significant effect on the outsourcing success through trust only. Second, complexity of outsourcing activities has a moderating effect on relationship management combinations.
This short paper briefly describes the proposed music recommendation method that provides suitable music pieces to a listener depending on both listeners' ratings and content of music pieces. The proposed method consists of two methods. First, listeners' ratings prediction method is a combination the traditional user-based and item-based collaborative filtering methods. Second, genre classification method is a combination of feature extraction and classification procedures. The feature extraction step obtains audio signal information and stores it in data structure, while the second one classifies the music pieces into various genres using decision tree algorithm.
Wang, Yao;Dai, Yong-Dong;Yang, Zhong-Lin;Guo, Rui;Wang, Yuan-Bing;Yang, Zhu L.;Ding, Lei;Yu, Hong
Mycobiology
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제49권4호
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pp.297-307
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2021
A cordycipitoid fungus infecting Hepialidae sp. in Nepal was supposed to be identical to Cordyceps liangshanensis, originally described from southwestern China, and thus, transferred to the genus Metacordyceps or Papiliomyces in previous studies. However, our multi-gene (nrSSU-nrLSU-tef-1α-rpb1-rpb2) phylogenetic and morphological studies based on the type specimen and additional collections of C. liangshanensis revealed that the fungus belongs to the genus Ophiocordyceps (Ophiocordycipitaceae). Therefore, a new combination O. liangshanensis was made, and a detailed description of this species was provided.
오늘날 인간 genome프로젝트와 같은 종합적인 연구의 궁극적 목적을 달성하기 위해서는 이들 연구로부터 획득한 대량의 관련 데이터에 대해 새로운 현실적 의미를 부여할 수 있어야 한다. 이러한 맥락에서 유전자 발현 분석 시스템과 염기 서열 분석 시스템의 구축이 포스트 genome 시대를 맞이하여 새롭게 주복을 받고 있다. 최근에는 종양의 특정 부 클래스가 특정 염색체와 관련되어 있다는 사실이 밝혀지면서, 마이크로어레이는 유전자 발현 정보를 기반으로 암의 분류와 예측을 통한 진단 분야에도 활용되기 시작했다. 본 논문에서는 암에 걸린 흰쥐 외피 기간 세포 분화 실험에서 얻어진 3840 유전자의 마이크로어레이 cDNA를 이용하여 데이터의 정규화를 거쳐 정보력 있는 유전자 목록을 별도로 추출할 수 있는 시스템을 고안하고 보다 정보력 있는 유전자를 선택하기 위해 조합 방법을 제안하였다. 그리고 제안한 시스템과 방법론의 가능성을 실험을 통해 검증하였다. 그 결과 PC-ED 조합이 98.74%의 정확도와 0.04%의 MSE를 보여 단일 유사성 척도를 사용하여 유전자 목록을 생성하고 실험을 수행한 경우보다 분류 성능이 향상되었다.
Because autoimmune diseases (AIDs) result from a complex combination of genetic and epigenetic factors, as well as an altered immune response to endogenous or exogenous antigens, systems biology approaches have been widely applied. The use of multi-omics approaches, including blood transcriptomics, genomics, epigenetics, proteomics, and metabolomics, not only allow for the discovery of a number of biomarkers but also will provide new directions for further translational AIDs applications. Systems biology approaches rely on high-throughput techniques with data analysis platforms that leverage the assessment of genes, proteins, metabolites, and network analysis of complex biologic or pathways implicated in specific AID conditions. To facilitate the discovery of validated and qualified biomarkers, better-coordinated multi-omics approaches and standardized translational research, in combination with the skills of biologists, clinicians, engineers, and bioinformaticians, are required.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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