Kamal, Abu Hena Mostafa;Choi, Jong-Soon;Cho, Yong-Gu;Kim, Hong-Sig;Song, Beom-Heon;Lee, Chul-Won;Woo, Sun-Hee
Journal of Plant Biotechnology
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제37권2호
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pp.196-204
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2010
With the completion of genome sequencing of several organisms, attention has been focused to determine the function and functional network of proteins by proteome analysis. The recent techniques of proteomics have been advanced quickly so that the high-throughput and systematic analyses of cellular proteins are enabled in combination with bioinformatics tools. Furthermore, the development of proteomic techniques helps to elucidate the functions of proteins under stress or diseased condition, resulting in the discovery of biomarkers responsible for the biological stimuli. Ultimate goal of proteomics orients toward the entire proteome of life, subcellular localization, biochemical activities, and their regulation. Comprehensive analysis strategies of proteomics can be classified as three categories: (i) protein separation by 2-dimensional gel electrophoresis (2-DE) or liquid chromatography (LC), (ii) protein identification by either Edman sequencing or mass spectrometry (MS), and (iii) quanitation of proteome. Currently MS-based proteomics turns shiftly from qualitative proteome analysis by 2-DE or 2D-LC coupled with off-line matrix assisted laser desorption ionization (MALDI) and on-line electrospray ionization (ESI) MS, respectively, to quantitative proteome analysis. Some new techniques which include top-down mass spectrometry and tandem affinity purification have emerged. The in vitro quantitative proteomic techniques include differential gel electrophoresis with fluorescence dyes, protein-labeling tagging with isotope-coded affinity tag, and peptide-labeling tagging with isobaric tags for relative and absolute quantitation. In addition, stable isotope labeled amino acid can be in vivo labeled into live culture cells through metabolic incorporation. MS-based proteomics extends to detect the phosphopeptide mapping of biologically crucial protein known as one of post-translational modification. These complementary proteomic techniques contribute to not only the understanding of basic biological function but also the application to the applied sciences for industry.
Background: The increasing need to minimize animal testing has sparked interest in alternative methods with more humane, cost-effective, and time-saving attributes. In particular, in silico-based computational toxicology is gaining prominence. Adverse outcome pathway (AOP) is a biological map depicting toxicological mechanisms, composed of molecular initiating events (MIEs), key events (KEs), and adverse outcomes (AOs). To understand toxicological mechanisms, predictive models are essential for AOP components in computational toxicology, including molecular structures. Objectives: This study reviewed the literature and investigated previous research cases related to AOP and in silico methodologies. We describe the results obtained from the analysis, including predictive techniques and approaches that can be used for future in silico-based alternative methods to animal testing using AOP. Methods: We analyzed in silico methods and databases used in the literature to identify trends in research on in silico prediction models. Results: We reviewed 26 studies related to AOP and in silico methodologies. The ToxCast/Tox21 database was commonly used for toxicity studies, and MIE was the most frequently used predictive factor among the AOP components. Machine learning was most widely used among prediction techniques, and various in silico methods, such as deep learning, molecular docking, and molecular dynamics, were also utilized. Conclusions: We analyzed the current research trends regarding in silico-based alternative methods for animal testing using AOPs. Developing predictive techniques that reflect toxicological mechanisms will be essential to replace animal testing with in silico methods. In the future, since the applicability of various predictive techniques is increasing, it will be necessary to continue monitoring the trend of predictive techniques and in silico-based approaches.
Simulation programs have been developed and used as an attempt to improve the accuracy of Non-Destructive Evaluation(NDE) techniques. The applicability of these programs is very limited, however, because it is difficult to describe the delicacy of the propagation of stress waves. To investigate the applicability of the finite element analysis for stress wave-based NDE techniques numerical simulation for Impact-Echo method and SASW method is performed. The numerical studies are performed to determine the essential parameters such as contact time of impact load, mesh size and time step size. These studies show that the choice of parameter is very important for improving the accuracy and confidence of the numerical procedure and, thereby, the applicability of the numerical analysis for stress wave-based NDE techniques
International Journal of Fluid Machinery and Systems
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제2권2호
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pp.179-188
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2009
Recent development of high speed computers and use of optimization techniques have given a big momentum of turbomachinery design replacing expensive experimental cost as well as trial and error approaches. The surrogate based optimization techniques being used for aerodynamic turbomachinery designs coupled with Reynolds-averaged Navier-Stokes equations analysis involve single- and multi-objective optimization methods. The objectives commonly tried to improve were adiabatic efficiency, pressure ratio, weight etc. Presently coupling the fluid flow and structural analysis is being tried to find better design in terms of weight, flutter and vibration, and turbine life. The present article reviews the surrogate based optimization techniques used recently in turbomachinery shape optimizations.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제8권2호
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pp.231-238
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2020
Generally, sequential data refers to data having continuity. Text data, which is a representative type of unstructured data, is also sequential data in that it is necessary to know the meaning of the preceding word in order to know the meaning of the following word or context. So far, many techniques for analyzing sequential data such as text data have been proposed. In this paper, four methods of 1d-CNN, LSTM, BiLSTM, and C-LSTM are introduced, focusing on neural network techniques. In addition, by using this, IMDb movie review data was classified into two classes to compare the performance of the techniques in terms of accuracy and analysis time.
The application of video processing techniques are useful for the safety of nuclear power plants by tracking the people online on video to estimate the dose received by staff during work in nuclear plants. Nuclear reactors remotely visually controlled to evaluate the plant's condition using video processing techniques. Internal reactor components should be frequently inspected but in current scenario however involves human technicians, who review inspection videos and identify the costly, time-consuming and subjective cracks on metallic surfaces of underwater components. In case, if any frame of the inspection video degraded/corrupted/missed due to noise or any other factor, then it may cause serious safety issue. The problem of missing/degraded/corrupted video frame estimation is a challenging problem till date. In this paper a systematic literature review on video processing techniques is carried out, to perform their suitability analysis for NPP applications. The limitation of existing approaches are also identified along with a roadmap to overcome these limitations.
사이버 공격이 정교해지고 고도화된 APT 공격이 증가함에 따라 공격을 탐지하고 추적하기가 더 어려워졌다. 시스템 프로비넌스 그래프는 분석가들에게 공격의 기원을 밝히기 위한 기법을 제공한다. 사이버 공격에 대한 침투 기원을 밝히기 위해서 다양한 시스템 프로비넌스 그래프 기법이 연구되었다. 본 연구에서는 다양한 시스템 프로비넌스 그래프 기법을 조사하고 데이터 수집과 분석 방법에 관련해서 기술하였다. 또한 조사 결과를 바탕으로 향후 연구 방향을 제시해 본다.
This study was designed to : (a) analyze the menus of the French restaurant in tourism hotel using the menu analysis techniques of Kasavana & Smith and Pavesic, (b) compare the characteristics of the two analysis techniques. The calculations for the menu analysis were done using the MS 2000 Excel spreadsheet program. The menu mix % and unit contribution margin were used as variables by Kasavana & Smith and weighted contribution margins (WCM) and potential food cost % (PFC%) by Pavesic. In two cases, a four-cell matrix was created and menu items were located in each according they achieved high or low scores with respect to two variables. The items that scored favorably on both variables were rated in the top category (e.g., star, prime) and those that scored below average on both were rated in the lowest category (e.g., dog, problem). While Kasavana & Smith's method focused on customer's viewpoints, Pavesic's method considered the manager's viewpoints. Therefore, it is more likely to be desirable for decision-making on menus if the menu analysis techniques chosen is suited to its purpose.
인터넷이 일상생활에서 중요한 위치를 차지함에 따라 인터넷에서 발생되는 트래픽의 특성을 밝히는 것은 매우 중요한 연구과제로 주목을 받고 있다. 그러나 인터넷 트래픽은 대용량이므로 쉽게 다룰 수 없다. 이러한 문제는 인터넷 트래픽 측정 연구에 가장 큰 장애다 많은 연구자들은 다양한 샘플링 기법을 통해 트래픽을 다를 수 있는 양으로 샘플링하여 분석하고 있다. 본 연구에서는 기존의 인터넷 측정 연구에서 사용된 샘플링 기법을 비교 분석하고, 가장 효과적인 샘플링 방안을 제시하고자 한다. 연구에 비교 사용된 샘플링 기법은 규칙적 샘플링, 단순 랜덤 샘플링, 층화 샘플링이며, 샘플링 단위는 1/10, 1/100, 1/1000을 사용하였다. 분석한 항목은 트래픽 크기 분석, 엔트로피 분석, 패킷 크기 분석이다. 단순 랜덤 샘플링은 무난한 결과를 보였고, (간격을 패킷 개수로 설정한) 규칙적 샘플링은 대상과 샘플링 강도에 상관없이 고른 결과를 보였다. 한편, 간격을 시간으로 설정한 규칙적 샘플링은 매우 좋지 않을 결과를 나타내었다. 전송층 프로토콜을 기준으로 층화 샘플링 수행할 경우 더욱 좋은 결과를 얻을 수 있었다. 연구 결과를 통해 샘플링 기법이 시간에 따른 트래픽의 흐름을 얼마나 잘 유지하는가가 샘플링 성능을 좌우함을 알 수 있었다. 또한 엔트로피 분석은 샘플링에 강하고, 이상 트래픽 탐지에 매우 적절함이 확인되었다. 그러나 병목 현상에 의한 트래픽 크기 감소는 잘못된 엔트로피 분석 결과를 유발할 수 있음을 발견하였다. 마지막으로, 패킷 크기 분포는 패킷 샘플링 방식이나 강도에 영향을 받지 않음을 발견하였다.
A practical estimation method for groundwater contaminant concentration is introduced. Using geostatistical techniques and symmetry, experimental variograms show significant improved correlation compared with those from conventional techniques. Numrical experiments are performed using a field data set.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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