In this paper, we propose a probabilistic framework to predict the interaction probability of proteins. The notion of domain combination and domain combination pair is newly introduced and the prediction model in the framework takes domain combination pair as a basic unit of protein interactions to overcome the limitations of the conventional domain pair based prediction systems. The framework largely consists of prediction preparation and service stages. In the prediction preparation stage, two appearance pro-bability matrices, which hold information on appearance frequencies of domain combination pairs in the interacting and non-interacting sets of protein pairs, are constructed. Based on the appearance probability matrix, a probability equation is devised. The equation maps a protein pair to a real number in the range of 0 to 1. Two distributions of interacting and non-interacting set of protein pairs are obtained using the equation. In the prediction service stage, the interaction probability of a protein pair is predicted using the distributions and the equation. The validity of the prediction model is evaluated fur the interacting set of protein pairs in Yeast organism and artificially generated non-interacting set of protein pairs. When 80% of the set of interacting protein pairs in DIP database are used as foaming set of interacting protein pairs, very high sensitivity(86%) and specificity(56%) are achieved within our framework.
최근 단백질 및 도메인과 관련된 방대한 양의 데이타들이 인터넷상에 공표되고 축적됨에 따라, 단백질간의 상호작용에 대한 예측 시스템의 필요성이 제기되고 있다. 본 논문에서는 이러한 데이타를 이용하여 계산적으로 도메인 조합 쌍에 기반하여 단백질의 상호작용 확률을 예측하는 새로운 단백질 상호작용 예측 시스템을 제안한다. 제안된 예측 시스템에서는 기존의 도메인 쌍(domain pair)의 제약성을 극복하기 위하여 도메인 조합(domain combination)과 도메인 조합 쌍(domain combination pair)의 개념이 새롭게 도입하였다. 그리고 도메인 조합 쌍(domain combination pair 또는 dc-pair)을 단백질 상호작용의 기본 단위로 간주하고 예측을 시도한다. 예측 시스템은 크게 예측 준비 과정과 서비스 과정으로 구성되어 있다. 예측 준비 과정에서는 상호작용이 있는 것으로 알려진 단백질 쌍 집합과 상호작용이 없는 것으로 추정되는 단백질 도메인 쌍 집합으로부터 각각 도메인 조합 정보와 그 출현 빈도를 추출한다. 추출된 정보들은 출현 확률 배열(Appearance Probability Matrix 또는 AP matrix)로 불리는 배열 구조에 저장된다. 논문에서는 출현 확률 배열에 기반을 두어, 단백질-단백질 상호작용을 예측하는 확률식 PIP(Primary Interaction Probability)를 고안하고, 고안된 확률식을 이용하여, 상호작용이 있는 것으로 알려진 단백질 쌍 집합과 상호작용이 없는 것으로 추정되는 단백질 도메인 쌍 집합의 확률 값 분포를 생성시킨다. 예측서비스 과정에서는 예측 준비 과정에서 얻어진 분포와 확률식을 이용하여 임의의 단백질 쌍의 상호작용 확률을 계산한다. 예측 모델의 유효성은 효모(yeast)에서 상호작용이 있는 것으로 보고된 단백질 쌍 집합과 상호작용이 없는 것으로 추정되는 단백질 쌍 집합을 이용하여 검증하였다. DIP(Database of Inter-acting Proteins)의 상호작용이 있는 것으로 알려진 효모 단백질 쌍 집합의 80%를 학습 집단으로 사용했을 때, 86%의 sensitivity와 56%의 specificity를 나타내어, 도메인을 기반으로 한 기존의 예측 시스템에 비해서 우월한 예측 정확도를 보여주었다. 이와 같은 예측 정확도의 개선은 본 예측 시스템이 상호작용의 기본 단위로 dc-pair를 채택한 점과 분류를 위하여 새롭게 고안하여 사용한 PIP식이 유효했던 것으로 판단된다.
제한된 주파수 자원의 효율적인 사용을 위한 인지 무선(Cognitive Radio) 네트워크에서는 노드간에 라우팅을 수행함에 있어 주사용자의 출현에 따른 스펙트럼 핸드오버 과정이 라우팅 지연 시간의 대부분을 차지하고, 경로의 신뢰성도 떨어뜨린다. 본 논문에서는 멀티 채널 환경의 인지 무선 ad-hoc네트워크에서 주사용자의 출현 가능성과 주변 사용자의 상황을 고려한 분산적 라우팅 경호 선택 프로토콜을 제안한다. 각 노드는 경로 탐색시에 노드별 이용가능 채널, 이웃노드의 주사용자 출현 여부등의 정보가 담긴 메시지를 브로드캐스팅하며 이를 받은 중계 노드들은 이 메시지의 정보를 갱신하여 재전송하고 상태테이블을 유지한다. 목적노드는 메시지들을 받으면서 최적의 경로를 결정하고 그 경로로 응답메시지를 보냄으로써 경로선택을 마친다. 데이터 전송중에는 주사용자의 출현확률과 평균 출현시간을 갱신해간다. 그 중 가장 값이 낮은 채널을 선택하여 주사용자의 출현에 따른 영향이 적도록 하고, 주사용자의 출현이 발견될 시에 이용가능채널 리스트를 이용하여 전체경로를 바꾸지 않으면서 채널이동만으로 주사용자에 의한 간섭을 회피할 수 있도록 한다. 모의 실험을 통해 기존의 라우팅 방법 보다 제안된 방법을 이용하여 선택된 경로의 구간별 신뢰도는 현저히 높아지고 소요되는 비용은 낮아짐을 확인하였다.
해양온도차에너지(Ocean Thermal Energy : OTE) 개발을 위해서는 에너지 부존 자원량 파악과 개발적지 선정이 선행되어야 한다. 이를 위해 대상해역의 표층과 심층 간의 수온차이 값(${\Delta}T$)에 대한 연중출현확률의 산정이 필요하다. 본 연구에서는 이러한 ${\Delta}T$의 연중출현확률을 산정하기 위해 남해 해역을 대상으로 빈도분석 방법과 조화분석 방법을 사용하였으며, 두 방법의 장단점을 비교하고자 하였다. 비교를 위한 공간적 규모는 OTE 부존량 산정과 연계된 연구지역 전체의 광역적 규모와 적지선정과 연계된 지역적 규모로 구분하였다. 광역적 규모에서는 두 방법으로 산정된 ${\Delta}T$의 연중출현확률 차이를 공간분포 지도로 제작한 후, 확률차이에 대한 면적을 비교하였다. 지역적인 규모에서는 두 방법 모두 연중 출현확률이 가장 높은 지역에서 서로 간의 확률 차이 뿐 아니라, 확률차이가 가장 큰 지역과 작은 지역에서 두 방법의 격월별 출현확률도 비교하였다. 일차적으로 두 방법의 출현확률이 강한 상관성(피어슨 상관계수 r=0.96, ${\alpha}$=0.05)을 보여 두 방법 모두 유용함을 알 수 있었다. 광역적 규모에서 두 방법의 확률차이가 10% 이상 되는 면적은 전체 면적의 5%이하로 나타났다. 따라서 OTE 부존량 산정 시 두 방법 모두 적용 가능함을 보였다. 하지만 현실적으로 다양한 수온 차 조건으로 계산 가능한 조화분석 방법이 보다 적합한 방법으로 판단되었다. 지역적 규모에서 두 방법에 의한 출현확률이 모두 높은 지역에서는 서로간의 확률차이가 약5%이하로 두 방법의 차이가 뚜렷하지 않았다. 하지만 빈도분석으로는 탐지 가능한 10%이하의 확률을 조화분석은 탐지하지 못하는 단점을 보였다. 따라서 OTE 부존량 산정에는 조화분석 방법이, 개발 적지 선정에는 빈도분석 방법이 장점을 지닌 것으로 분석되었다.
본 논문에서는 영상 내의 문맥 특징(context feature)과 외형 특징(appearance feature)을 함께 학습함으로써 의료영상 내의 비슷한 외형 특징을 가지는 장기들을 자동으로 검출하는 기법을 제안한다. 기존 검출 기법들은 외형 특징 정보만을 학습하여 분류기(classifier)를 생성하였기 때문에 의료영상 내에 외형이 비슷한 장기들이 다수 포함되어 있는 경우 검출 오류가 발생하였다. 제안하는 기법은 외형 특징을 이용하여 학습된 분류기를 통해 얻은 확률 값들을 바탕으로 관심 복셀(voxel) 주변의 확률 분포 특징을 반복적으로 학습함으로써 문맥 정보를 포함하는 분류기를 생성한다. 또한, 실험 단계(test stage)에서 '지역 기반 투표 방식'(region based voting scheme)을 도입함으로써 효율성과 정확성을 향상시킨다. 제안하는 기법의 성능 평가를 위해 SKI10 무릎 관절 데이터 셋 내에서 외형 특징이 비슷한 대퇴골(femur)과 경골(tibia)을 검출하는 실험을 진행하였다. 실험 결과를 통해 제안하는 기법이 외형 특징만을 이용했던 검출 기법에 비해 개선된 검출 성능을 보이고 있음을 확인할 수 있었다.
This study is conducted to evaluate the explosion of tolune storage tank in the petrochemical plant by Fault Tree Analysis. The conclusions are as follows; 1) Fault Tree diagram and the required computer program for evaluation of explosion accident is developed. 2) The probability of the top event, explosion accident, is $1.5\;{\times}\;10^{-8}$ per year, so there is almost no possibility of explosion during the life cycle of tank. However, the probability of Gate 6 and Gate 7 is 8.8 per month, therefore, attention should be paid to them for accident prevention. 3) The number of minimal cut sets is 67 sets which are not calculated the probability of each set, because of the lack of computer capacity. All the minimal cut sets should be examined case by case. However, it is necessary to be paid attention to COM1, 126, 131, and COM4 in minimal cut sets, because the number of appearance is so high. 4) The number path sets is 70 sets which are not calculated the probability of each set, because of the lack of computer capacity. It is very useful to prepare safety checklist by using this minimal path sets. Also, the events which appear many times, 123, COM5, 139, 127 and 128, are very high in reliability.
Histogram Equalization (HE) method is widely used for contrast enhancement. However, HE often introduce washed out appearance or color distortion due to the over enhancement in contrast. In this paper, Dynamic Range Separate Histogram Equalization (DRSHE) is proposed for contrast enhancement. DRSHE reconfigures the dynamic range of histogram using probability distribution ratio. The experimental results show that DRSHE suppresses the washed out appearance or color distortion and preserves naturalness of the original image compared with conventional methods.
This study shows risk-based evaluation results of casualty accidents for passengers, railway staffs and MOP(Member of public) on the national railway in South Korea. To evaluate risk of these accidents, the hazardous events and the hazardous factors were identified by the review of the accident history and engineering interpretation of the accident behavior. A probability evaluation model for each hazardous event which was based on the accident appearance scenario was developed by using the Fault Tree Analysis (FTA) technique. The probability for each hazardous event was evaluated from the historical data and structured expert judgment. In addition, the severity assessment model utilized by the Event Tree Analysis (ETA) technique was composed of the accident progress scenarios. And the severity for the hazardous events was estimated using fatalities and weighted injuries. The risk assessment model developed can be effectively utilized in defining the risk reduction measures in connection with the option analysis.
This study deals with the application of knowledge-based engineering and a methodology for the assessment & measurement of reliability, availability, maintainability, and safety of industrial systems using fault-tree representation. A fuzzy methodology for fault-tree evaluation seems to be an alternative solution to overcome the drawbacks of the conventional approach. To improve the quality of results, the membership functions must be approximated based on heuristic considerations. Conventionally, it is not always easy to obtain a system reliability for components with different individual failure probability density functions(p.d.f.), We utilize fuzzy set theory to solve the adequacy of the conventional probability in accounting and processing of built-in uncertainties in the probabilistic data. The purpose of this study is to propose the framework of knowledge-based engineering through integrating the various sources of knowledge involved in a FTA.
In this paper, we empirically examine how export pioneers emerge and how they are related to product creators/innovators, utilizing a rich plant-product level dataset from the Korean manufacturing sector for the period of 1990-1998. Our analysis covers the process from the appearance of product creators as well as product imitators to the emergence of export pioneers. We find, first, that product imitators are larger, more productive and older than product creators. Second, most export pioneers are nevertheless found to be product creators. This result is largely due to the fact that almost all export pioneers export the products in the same year as product creation. Third, there are similarities as well as differences between product creators and export pioneers. Plants that are more productive or larger are more likely to become product creators as well as export pioneers. However, previous exporting experience positively affects the probability of export pioneering only, while plants' engagement in R&D positively affects the probability of product creation only. We discuss possible explanations for our main empirical results as well as their policy implications.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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