The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.19
no.10
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pp.2014-2027
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1994
A queueing model with two input streams of different service priorities is studied. Specifically, IBP+BP/D/1 with head-of-line priority is analyzed. IBP and BP stand for Interrupted Bernoulli Process and Bernoulli Process respectively. The BP-stream customers have the higher service priority over the IBP-stream customers. An exact analysis of this priority queue is presented to derive the distributions of the state of the system at steady state, the waiting time distributions for each class of customers, and the interdeparture time distributions. The numerical results of the analysis are presented to show how the various parameters of the low and high priority arrival processes affect the performance of the system.
국제 전자거래 표준 언어인 ebXML은 비즈니스 프로세스의 모델링과 구현이 독립되어 있다. 특히 ebXML의 비즈니스 프로세스 구현 언어는 UML (Unified Modeling Language)기반의 BPSS (Business Process Specification Schema)에서 BPMN (Business Process Modeling Notation)기반의 ebBP (ebXML Business Process Specification Schema)로 변경되었다. ebXML은 단일화된 e-비즈니스 시장의 형성을 목표로 하고 있다. 따라서 ebBP가 비즈니스 프로세스 모델링으로 표현되는 다양한 업무 흐름을 지원 할 수 있는지 ebBP의 코레오그라피(Choreography) 표현 능력을 평가하는 것은 중요한 문제이다. 본 논문에서는 ebBP의 표현력을 워크플로우 패턴 입장에서 기존의 BPSS와 비교한다. 이 분석을 토대로 비즈니스 프로세스 모델에서 ebBP로 변환하는 방법을 제시한다.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.56
no.12
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pp.2265-2267
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2007
The purpose of this work is to compare the local fitting and global fitting approaches while applying regression model to the PTT-BP data for the prediction of exercise blood pressures. We used linear and nonlinear regression models to represent the PTT-BP relationship during exercise. PTT-BP data were acquired both under resting state and also after cycling exercise with several load conditions. PTT was calculated as the time between R-peak of ECG and the peak of differential photo-plethysmogram. For the identification of the regression models, we used local fitting which used only the resting state data and global fitting which used the whole region of data including exercise BP. The results showed that the global fitting was superior to the local fitting in terms of the coefficient of determination and the RMS (root mean square) error between the experimental and estimated BP. The nonlinear regression model which used global fitting showed slightly better performance than the linear one (no significant difference). We confirmed that the wide-range of data is required for the regression model to appropriately predict the exercise BP.
Shin, Seong Eun;Cha, Ji Young;Kim, Kwang-Yon;No, Kyoung Tai
Analytical Science and Technology
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v.28
no.4
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pp.270-277
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2015
Boiling point (BP) is one of the most fundamental physicochemical properties of organic compounds to characterize and identify the thermal characteristics of target compounds. Previously developed QSPR equations, however, still had some limitation for the specific compounds, like high-energy molecules, mainly because of the lack of experimental data and less coverage. A large BP dataset of 5,923 solid organic compounds was finally secured in this study, after dedicated pre-filtration of experimental data from different sources, mostly consisting of compounds not only from common organic molecules but also from some specially used molecules, and those dataset was used to build the new BP prediction model. Various machine learning methods were performed for newly collected data based on meaningful 2D descriptor set. Results of combined check showed acceptable validity and robustness of our models, and consensus approaches of each model were also performed. Applicability domain of BP prediction model was shown based on descriptor of training set.
The separation of nitrogen heterocyclic compound (NHC) contained in a model coal tar fraction of nine components system was investigated by distribution equilibrium. The model coal tar fraction comprising NHC group (NHCs; indole (In), quinoline (Q), iso-quinoline (iQ), quinaldine(Qu)), bicyclic aromatic compound group (BACs; 1-methylnaphthalene (1MN), 2-methylnaphthalene (2MN), dimethylnaphthalene (DMN)), biphenyl (Bp) and phenyl ether (Pe) and the aqueous methanol were used as the raw materials and the solvent of this work, respectively. A batch-stirred tank was used as the liquid-liquid contact unit of this work. The distribution coefficient of NHCs increased by increasing the equilibrium operation temperature, whereas the selectivity of NHCs with respect to BACs decreased. Decreasing the initial volume ratio of water to the solvent resulted in deteriorating the selectivity of NHCs in reference to BACs, but improving the distribution coefficients of NHCs. At a fixed experimental condition, the sequence of the distribution coefficient and the selectivity with reference to BACs for each groups was increased in order of NHCs > Bp > BACs > Pe and NHCs > Bp> Pe, respectively. Also, the sequence of the distribution coefficient for entire compounds was in order of In > iQ = Q > Qu > Bp > 1MN = 2MN > Pe > DMN. The maximum yield of NHCs and the selectivity of NHCs based on BACs obtained by methanol extraction were 94 and 23%, respectively. Furthermore, the recovery process for NHCs from coal tar was studied by using the experimental results from this work.
Lee Kwan-Young;Kwon Hae-Ryong;Lee Won-Ho;Kim Young-Chang
Korean Journal of Microbiology
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v.41
no.2
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pp.125-128
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2005
A 16S ribosomal RNA gene from S. chungbukensis DJ77 has been sequenced. This sequence had a length of 1,502 bp and was extended for 29 bp at 5' and for 37 bp at 3' from the partial sequence (1,435 bp) registered in 2000 year. Besides, 1 bp was newly added near to the 3' end. We made the secondary structure of the 16S rRNA based on E. coli model and found four specific regions. We found constant and variable regions in genus Sphingomonas as the result of multiple alignment of 16S rRNA gene sequences from Sphingomonas spp. and S. chungbukensis DJ77. We found a stem loop structure in S. chungbukensis DJ77, which was only discovered in C. jejuni to date. It showed the structural agreement despite the difference of the sequences from the both organisms. Finally, S. chungbukensis DJ77 belonged to cluster II (Sphingobium) group, after the classification using phylogenetic analysis and nucleotide signature analysis.
Objective : This study was conducted to investigate the muscle-improving and therapeutic effects of Boehmeria platanifolia (BP) in a mouse model of dexamethasone-induced muscle atrophy. Methods : Muscle atrophy was induced in C57BL/6 mice by intraperitoneal administration of dexamethasone for 12 days. BP extract was administered orally at doses of 100 mg/kg and 200 mg/kg for 19 days, starting 7 days before the intraperitoneal administration of dexamethasone. Mice were weighed during the experimental period, and muscle strength and muscle weight were measured at the end of the experiment. The gastrocnemius (GASTROC) muscles of mice were isolated and the cross-sectional area (CSA) of the muscle fibers was measured after H&E staining. Results : Dexamethasone-induced muscle atrophy mice had a decrease in body weight compared to normal mice, and BP-administrated mice did not show significant change in body weight compared with a control group. Muscle strength in mice with induced muscle atrophy was reduced compared to normal and significantly increased with BP administration and positive control. In addition, the weight of the quadriceps (QUAD) muscle and fiber size of the GASTROC muscle, which was reduced in sarcopenia-induced mice, was increased by BP. Conclusion : BP extract increased muscle strength, muscle weight, and muscle fiber size in dexamethasone-induced muscle atrophy mice. This suggests that the efficacy of BP extracts in improving muscle strength and preventing and treating sarcopenia may be beneficial for the development of potential therapeutic or functional products.
본 논문은 이미지 완성(Image Completion)을 위한 근사적 에너지 최적화 알고리즘을 제안한다. 이미지 완성이란 이미지의 특정영역이 지워진 상태에서, 그 지워진 부분을 나머지 부분과 시각적으로 어울리도록 완성시키는 기법을 말한다. 본 논문에서 이미지 완성은 유사-확률적(pseudo-probabilistic) 시스템인 Markov Random Field로 모델링된다. MRF로 모델링된 이미지 완성 시스템에서 사후 확률(posterior probability)을 최대로 만드는 MAP(Maximum A Posterior) 문제는 결국 시스템의 전체 에너지를 낮추는 에너지 최적화 문제와 동일하다. 본 논문에서는 MRF의 최적화 알고리즘들 중에서 Belief Propagation 알고리즘을 이용한다. BP 알고리즘이 이미지 완성 분야에 적용될 때 다음 두 가지가 계산시간을 증가시키는 요인이 된다. 첫 번째는 완성시킬 영역이 넓어 MRF를 구성하는 정점의 수가 증가할 때이다. 두 번째는 비교할 후보 이미지 조각의 수가 증가할 때이다. 기존에 제안된 Priority-Belief Propagation 알고리즘은 우선순위가 높은 정점부터 메시지를 전파하고 불필요한 후보 이미지 조각의 수를 제거함으로써 이를 해결하였다. 하지만 우선순위를 정점에 할당하기 위한 최초 메시지 전파의 경우 Belief Propagation의 단점은 그대로 남아있다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 이미지 완성을 위한 MRF 모델을 피라미드 구조와 같이 층위로 나누어 정점의 수를 줄이고, 계층적으로 메시지를 전파하여 시스템의 적합성(fitness)을 정교화 해나가는 Hierarchical Priority Belief Propagation 알고리즘을 제안한다.
Numerous studies of short-term, beat-to-beat variability in cardiovascular signals have used linear analysis techniques. However, no study has been done about the appropriateness of linear techniques or the comparison between linearities and nonlinearities in short-term, beat-to-beat variability. This paper aims to verify the appropriateness of linear techniques by investigating nonlinearities in short-term, beat-to-beat variability. We compared linear autoregressive moving average(ARMA) with nonlinear neural network(NN) models for predicting current instantaneous heart rate(HR) and mean arterial blood pressure(BP) from past HRs and BPs. To evaluate these models. we used HR and BP time series from the MIMIC database. Experimental results indicate that NN-based nonlinearities do not play a significant role and suggest that 10 technique provides adequate characterization of the system dynamics responsible for generating short-term, beat-to-beat variability.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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