Sexual dimorphism in intelligence suggests that this phenotype is a sexually selected trait. This view is supported by an overrepresentation (compared to the autosomal genome) of genes affecting cognition on the X chromosome. The aim of this study is to test the hypothesis that sexual selection can explain sex and country-level differences in performance on tests of fluid intelligence. Nationally representative samples from N = 44 countries were obtained from the Programme for International Student Assessment (PISA) Creative Problem Solving (CPS), which evaluates the core of intelligence, that is novel problem solving ability. Sexual selection has the double effect of increasing the prevalence of a favored phenotype and reducing genetic variation in sexually selected traits. Matching these predictions from evolutionary theory, the average country fluid intelligence is positively correlated to sexual dimorphism after partialling out per capita GDP and the latter in turn is inversely correlated to variance in intelligence scores within populations. Males have a higher variance than females but there is a negative correlation between male-female difference in variance and sexual dimorphism in intelligence, suggesting that selection reduces variance more in the selected sex. Average country male height is negatively correlated to sexual dimorphism in intelligence, a fact that supports the notion of a trade-off between physical and intellectual competition in the context of access to females. The results of this study, if replicated, imply that genome-wide association studies of cognition may benefit from a focus on sex chromosomes, which so far have been neglected. Another implication of this study is that intelligence has continued to evolve after different human populations migrated out of Africa and possibly up to the 19th century, as suggested by the substantial variability in sex differences even between neighbouring countries.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.41
no.4
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pp.268-274
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2013
In this paper, objective functions are defined for optimization of radar absorbing structures (RAS) on the aircraft wing leading edge. RAS is regarded as a single layer structure made of dielectrics. Design variables are the real and imaginary parts of complex permittivity. Reflection coefficient(RC) and radar cross section(RCS) are used in the objective function respectively. Transmission line theory is employed to calculate the RC. The RCS is evaluated by using physical optics(PO) for a leading edge part model. Genetic algorithm(GA) is used to perform optimization procedures. The radar absorbing performance of designed RAS is assessed by the RCS of a wing which has RAS on the leading edge.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.33
no.11
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pp.24-32
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2005
The object of this study is to design radar absorbing structures(RAS) with load-bearing ability in X-band. Glass/Epoxy plain-weave composites of excellent specific stiffness and strength, containing multi-walled carbon nanotubes(MWNT) added to induce dielectric loss were fabricated. The observation of microstructure and the permittivity of the composites confirmed that the materials are suitable to be used for radar absorbing material. Genetic algorithm and theory for reflection/transmission of electromagnetic waves in a multi-layered RAS were applied to conduct an optimal design of a RAS composed of the developed composites. We observed that the thickness per ply changes with the number of ply and MWNT contents. The fabrication process was proposed considering the problem and applied to fabricate a designed RAS and the theoretical and measured reflection loss of the RAS were also found in good agreement.
In this paper, a fast 3D model extraction algorithm with an enhanced PBIL of preserving depth consistency is proposed for the extraction of 3D depth information from 2D images. Evolutionary computation algorithms are efficient search methods based on natural selection and population genetics. 2D disparity maps acquired by conventional matching algorithms do not match well with the original image profile in disparity edge regions because of the loss of fine and precise information in the regions. Therefore, in order to decrease the imprecision of disparity values and increase the quality of matching, a compact genetic algorithm is adapted for matching environments, and the adaptive window, which is controlled by the complexity of neighbor disparities in an abrupt disparity point is used. As the result, the proposed algorithm showed more correct and precise disparities were obtained than those by conventional matching methods with relaxation scheme.
Purpose: In the theory of traditional medicine, Glenditsia spina(GS) can resolve carbuncle, relive swelling, dispel wind and destroy parasites. This study was designed to investigate the effects of GS on gene expression of ovarian tissue in polycystic ovary syndrome(PCOS) rats. Methods: In this experiment, female rats injected with a single dose of 2 mg estradiol valerate(EV) and GS was given for 5 weeks. The genetic profile for the effects on ovarian tissue in PCOS rats was measured using microarray technique, and the functional analysis on these genes was conducted. Results: 985 genes were increased in control and restored to normal level in GS group. (B), 733 genes were decreased in control group and restored to normal level in GS group. (F). Metabolic pathways related in B group genes were Graft-versus-host disease, Allograft rejection, Autoimmune thyroid disease, Cytokine-cytokine receptor interaction, Small cell lung cancer, Type I diabetes mellitus. Metabolic pathways related in F group genes were Antigen processing and present, Adipocytokine signalling pathway, Focal adhesion, ECM-receptor interaction, Pancreatic cancer, Notch signalling pathway, Tight junction. The network of total protein interactions was measured using cytoscape program, and some key molecules, such as c-Fos, c-Myc, ABL1 related in B group, MAPK8, RASA1, CALR related in F group that can be used for elucidation of therapeutical mechanism of medicine in future were identified. Conclusion: These results suggest possibility of GS as anti-cancer and anti-hyperplasia drug in PCOS. In addition, the present author also suggests that related mechanisms are involved in suppression of proto-oncogene such as c-Fos, c-Myc and ABL1, and in regulation of cell cycle such as RASA1.
Journal of Korea Spatial Information System Society
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v.9
no.3
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pp.25-33
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2007
The local governments of major cities in Korea are giving focus on public transportation to reduce congestion and improve accessibility in city areas. In this regards, the proper measurement of accessibility is now a key policy requirement for reorganizing the public transport network. Public transport routing problems, however, are considered to be highly complicated since a multi-mode travel generates different combinations of accessibility. While most of the previous research efforts on measuring transport accessibility are found at zone-levels, an alternative approach at a finer scale such as bus links and stops is presented in this study. We proposes a method to compute the optimal route choice of origin-destination pairs and measure the accessibility of the chosen modes combination based on topological configuration. The genetic algorithm is used for the computation of the journey paths, whereas the space syntax theory is used for the accessibility. This study used node-link data in GIS instead of axial lines which are manually drawn in space syntax. The resulting accessibilities of bus stops are calibrated by O-D survey data and the proposed process is tested on a CBD of Seoul.
Recently, due to molecular biology and engineering technology, DNA microarray makes people watch thousands of genes and the state of variation from the tissue samples of living body. With DNA Microarray, it is possible to construct a genetic group that has similar expression patterns and grasp the progress and variation of gene. This paper practices Cluster Analysis which purposes the discovery of biological subgroup or class by using gene expression information. Hence, the purpose of this paper is to predict a new class which is unknown, open leukaemia data are used for the experiment, and MCL (Markov CLustering) algorithm is applied as an analysis method. The MCL algorithm is based on probability and graph flow theory. MCL simulates random walks on a graph using Markov matrices to determine the transition probabilities among nodes of the graph. If you look at closely to the method, first, MCL algorithm should be applied after getting the distance by using Euclidean distance, then inflation and diagonal factors which are tuning modulus should be tuned, and finally the threshold using the average of each column should be gotten to distinguish one class from another class. Our method has improved the accuracy through using the threshold, namely the average of each column. Our experimental result shows about 70% of accuracy in average compared to the class that is known before. Also, for the comparison evaluation to other algorithm, the proposed method compared to and analyzed SOM (Self-Organizing Map) clustering algorithm which is divided into neural network and hierarchical clustering. The method shows the better result when compared to hierarchical clustering. In further study, it should be studied whether there will be a similar result when the parameter of inflation gotten from our experiment is applied to other gene expression data. We are also trying to make a systematic method to improve the accuracy by regulating the factors mentioned above.
The number of elevators in Korea has surpassed 700,000 units in 2019, which is the 8th in the world by number of installed units and 3rd in the world by new units. The word 'lift' is a representative word, and the category includes elevators, escalators, dumb waiters, and moving walks. Those who live in the city will experience using elevators once or twice a day, and these elevators are becoming an indispensable means of transportation when using high-rise apartments or subways. However, such a convenient elevator also has a lot of risks that threaten the safety of the user and actually cause many accidents every year. In particular, escalators (including moving walks), which account for as little as 5% of all elevators, account for 70% of all elevator accidents. According to Heinrich's chain of thought theory, accidents are caused by a combination of factors, which are divided into five stages: Stage 1: Genetic Factors and Social Environment, Stage 2: Individual Defects, Stage 3: Unsafe behavior and Unsafe conditions, Stage 4: Accident, Stage 5: Injury. Heinrich said that three of these five phases, unsafe behavior and unsafe conditions, require safety management and efforts to prevent accidents. In escalator accidents, the analysis of accident cases that have occurred so far will be related to unsafe behaviors and unsafe conditions, and the effective management of these causes of accidents will enable safer and more convenient use of escalators. This study analyzed accident cases of elevator users, focusing on escalator accidents over the last 10 years (2010 ~ 2019), and safety management to prevent safety accidents of elevator users by analyzing the behavior of actual users and questionnaires of experts in related fields. The method was studied.
These days, constructivism has become a central theory in mathematics education. A essential concept in constructivism is 'construction' and the meaning of construction of mathematical knowledge is a core issue in mathematics educational field. In the basis of Dewey's epistemology, this article is trying to explicate the meaning of construction of mathematical knowledge. Dewey, Kant and Piaget coincide in construction of knowledge from the viewpoint of the interaction between mind and environment. However, unlike Dewey's concept, Kant and Piaget are still in the line of traditional realistic epistemology. Dewey's concept of construction logically implies teaching-learn learning principles. This can be named as a principle of genetic construction and a principle of progressive consciousness.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.5
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pp.2286-2309
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2016
Overlay networks have been widely deployed upon the Internet by Service Providers (SPs) to provide improved network services. However, the interaction between each overlay and traffic engineering (TE) as well as the interaction among co-existing overlays may occur. In this paper, we adopt both non-cooperative and cooperative game theory to analyze these interactions, which are collectively called hybrid interaction. Firstly, we model a situation of the hybrid interaction as an n+1-player non-cooperative game, in which overlays and TE are of equal status, and prove the existence of Nash equilibrium (NE) for this game. Secondly, we model another situation of the hybrid interaction as a 1-leader-n-follower Stackelberg-Nash game, in which TE is the leader and co-existing overlays are followers, and prove that the cost at Stackelberg-Nash equilibrium (SNE) is at least as good as that at NE for TE. Thirdly, we propose a cooperative coalition mechanism based on Shapley value to overcome the inherent inefficiency of NE and SNE, in which players can improve their performance and form stable coalitions. Finally, we apply distinct genetic algorithms (GA) to calculate the values for NE, SNE and the assigned cost for each player in each coalition, respectively. Analytical results are confirmed by the simulation on complex network topologies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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