• 대한전자공학회논문지TC
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• 제48권8호
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• pp.15-26
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• 2011

본 논문에서 우리는 다중사용자 다중입출력 하향링크 통신 시스템을 위한 새로운 빕 형성 기법을 제시한다. 최근 block-diagonalization (BD) 알고리즘이 기지국과 각 사용자들이 다중 안테나는 가지는 다중사용자 다중입출력 하향링크를 위해 제안되고 있다. 그러나, BD 알고리즘은 유저당 제공되는 스트림의 개수가 수신기의 개수보다 작은 경우에는 효율적이지 않다. BD 방법이 수신단의 결합을 고려하지 않고 채널 행렬에 기반한 space를 활용하기 때문에, 빔 형성을 위한 자유도는 수신측에서 전부 얻지 못한다. 본 논문에서 우리는 모든 사용자간의 간섭이 0이 되는 zero forcing (ZF) 조건 하에 수신 빔 형성 벡터를 최적화 한다. 우리는 반복적인 과정에 의해 최적 수신 벡터를 찾는 효율적인 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 수신 결합 벡터를 위해 전방향 정보인 두 phase 값을 요구한다. 또한, 우리는 일반적인 복소 단위 행렬의 분해를 이용하여 단지 한 phase 값만 필요한 또 다른 알고리즘을 제시한다. 시뮬레이션 결과는 에러 확률 관점에서 제안된 빔 형성 기법이 기존 BD 알고리즘보다 성능이 낫고 기지국에서 자유도를 이용함으로써 다이버시티 증가를 획듬함을 보여준다.

• 미생물학회지
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• 제40권2호
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• pp.81-86
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• 2004

Streptomyces coelicolor의 전 유전체 청보를 분석한 결과(7), 유전자 ID1103135가 코드 하는 open reading frame SCO7697이 phytase[myo-inositol hexakisphosphate phosphohydrolase상동성 (3-6,8,23)]에 유의하게 유사한 것으로 판단되었다. S. coelicolor A3(2)M의 염색체 DNA를 주형으로 PCR 방법으로 SCO7697 전체를 포함하는 DNA 단편을 클로닝하였다. 두 가지의 서로 다른 길이를 갖는 클로닝 된 ID1103135 DNA 단편을 E. coli 발현용 벡터pET728a(+)에 삽입하여,두 종의 재조합 벡터 pET28-SP와 pET28-LP를 얻었다. pET28-SP 와 pET28-LP를 각각 E. coli BL2l에 도입하여, IPTG로 발현 유도된 단백질을 SDS-polyacrylamide 전기영동으로 확인한 결과, 발현은 성공적으로 이루어 졌으나 대부분불용체를 형성하고 분자량은 예상보다 약간 큰 것으로 나타났다. 불용체 형성은 단백질의 불활성화를 수반 함으로서, 배양 온도를 $37^{\circ}C$에서 $30^{\circ}C$로 변화시켜 배양하는 방법으로 발현된 단백질을 가용화 시켰다. 발현된 단백질을 추출하여 조추출물 또는 정제한 상태로 phytase활성을 측청하였으나 효소활성은 관찰할 수 없었다. 대장균 시스템에서의 발현이 효소 활성의 소실을 초래했을 가능성이 있으므로, ID1103135 유전자를 자신의 promoter를 함유하도록 PCR 클로닝하여, E. coli - Streptomyces의 shuttle vector인 pWHM3에 삽입하고, 이를 방선균 호스트인 S. lividans에 도입하였다. 형질 전환체의 세포조추출액 및 세포배양액의 phytase 활성을 측청하였으나, 역시 활성을 확인할수 없었다. 이와 같은 결과는 SCO7697이 아주 높은 확률(E value; $6e^{-89}$)로 phytase일 것으로 annotation 되었으나, 실제는 이와는 다른 기능을 함유하고 있음을 시사하고 있다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권6호
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• pp.201-208
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• 2014

본 논문은 DTW 결과를 이용하여 분류기 구조를 설계하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 다수 클래스의 데이터를 분류하기 위한 SVM 기반 이진트리 구조를 설계하는데 있어 DTW 결과를 이용한다. 각 클래스에 대한 데이터를 DTW의 입력으로 하여 얻어진 결과행렬의 열의 합을 이용하여 계산된 임계치를 기준으로 SVM 기반 이진트리 구조(SVM-BTA)를 설계한다. 제안된 알고리즘의 성능 비교를 위해 데이터베이스와 k-means 알고리즘을 이용한 이진트리 구조의 분류 결과를 비교한다. 분류에 사용된 데이터는 수중과도소음 데이터베이스의 18개 클래스 333개의 데이터이다. 제안된 분류기는 데이터베이스의 체계를 이용한 분류기에 비해 분류성능이 향상되었고, k-means 알고리즘을 이용한 분류기에 비해 비 생물소음의 검출 확률이 향상되었다. 제안된 SVM-BTA는 생물 소음(BO) 68.77%, 기계 소음인 체인(CHAN) 92.86%, 그 외의 기계 소음 및 음향학적 소음, 기타소음의 6종은 100%로 분류한다.

• 천문학회보
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• 제42권2호
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• pp.59.5-60
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• 2017

We present the relationship between vector magnetic field parameters and solar major flare occurrence rate. Based on this, we are developing a forecast model of major flare (M and X-class) occurrence rate within a day using hourly vector magnetic field data of Space-weather HMI Active Region Patch (SHARP) from May 2010 to April 2017. In order to reduce the projection effect, we use SHARP data whose longitudes are within ${\pm}60$ degrees. We consider six SHARP magnetic parameters (the total unsigned current helicity, the total photospheric magnetic free energy density, the total unsigned vertical current, the absolute value of the net current helicity, the sum of the net current emanating from each polarity, and the total unsigned magnetic flux) with high F-scores as useful predictors of flaring activity from Bobra and Couvidat (2015). We have considered two cases. In case 1, we have divided the data into two sets separated in chronological order. 75% of the data before a given day are used for setting up a flare model and 25% of the data after that day are used for test. In case 2, the data are divided into two sets every year in order to reduce the solar cycle (SC) phase effect. All magnetic parameters are divided into 100 groups to estimate the corresponding flare occurrence rates. The flare identification is determined by using LMSAL flare locations, giving more numbers of flares than the NGDC flare list. Major results are as follows. First, major flare occurrence rates are well correlated with six magnetic parameters. Second, the occurrence rate ranges from 0.001 to 1 for M and X-class flares. Third, the logarithmic values of flaring rates are well approximated by two linear equations with different slopes: steeper one at lower values and lower one at higher values. Fourth, the sum of the net current emanating from each polarity gives the minimum RMS error between observed flare rates and predicted ones. Fifth, the RMS error for case 2, which is taken to reduce SC phase effect, are smaller than those for case 1.

• Tuberculosis and Respiratory Diseases
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• 제44권6호
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• pp.1271-1284
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• 1997

연구배경 : 종양괴사인자(tumor necrosis factor ; TNF)는 다양한 생물학적 기능을 가지고 있는 바, 그 중 생체 외에서 증명된 뚜렷한 항암 효과로 말미암아 최근 항암 유전자요법의 중요한 대상으로 관심을 모으고 있다. 현재 유전자 이입의 기술적 문제로 생체 외에서 암세포에 유전자 이입을 시행한 후 이를 다시 환자의 생체내로 이식하는 방법이 연구의 주종을 이루고 있다. 그러나 저자들의 과거의 연구를 포함한 여러 연구에서 TNF가 이입된 암세포는 TNF에 대해 내성을 보이는 것으로 증명되었고 이에는 새로이 방어 단백질을 합성하는 것이 관여할 것이라는 시사가 있었다. 이 획득내성의 기전을 밝히는 것이 종양생물학의 이해를 넓히고 보다 효과적인 항암 유전자요법을 개발하기위한 매우 중요한 과제로 생각된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권1호
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• pp.55-64
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• 2013

디지털 고성능 영상장비의 대중화와 강력한 이미지 편집 소프트웨어의 출현으로 인해 고품질의 위 변조가 가능하게 되었다. 특히 화폐 위 변조 범죄가 급격히 증가하고 있지만, 일반인이 위 변조 지폐를 발견하는 비율은 낮은 수준이다. 본 논문에서는 범용 스캐너를 이용하여 위 변조 지폐를 판별할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘에서는 위 변조 지폐를 출력하는 과정에서 나타나는 인쇄물의 고유한 특징에 기반하여 위 변조 여부를 판별한다. 비지역적 평균 알고리즘을 이용하여 인쇄 과정에서 나타나는 노이즈 특성을 추출하고, 명암도 동시발생 행렬을 계산하여 지폐의 특징값을 추출하였다. 추출한 지폐의 고유한 특징값을 학습기반 데이터 분류기에 적용하여 위 변조 여부를 판별하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 분석하기 위해 총 324장의 1만원권 지폐와 8대 프린터에서 출력한 위조지폐 이미지로 실험하였다. 또한 노이즈 추출에 있어 기존 프린터 판별 기술에서 사용되었던 위너필터와 이산웨이블릿변환 기반 알고리즘과 비교 분석을 수행하였다. 그 결과 제안한 알고리즘이 위 변조 판별에 있어서 94% 이상의 정확도를 보였으며, 위 변조 지폐 인쇄기기 식별에 있어서는 93% 이상의 정확도를 보여서 기존 프린터 판별 기술을 이용한 것보다 우수함을 보였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.85-93
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• 2011

기존의 어휘 인식에서는 일반적인 벡터 값을 데이터베이스를 이용하여 구하므로 탐색 중에 형성되는 음소를 처리하지 못하는 문제점을 제공하며, 음소 데이터에 대한 모델을 구성할 수 없는 단점으로 인하여 가우시안 모텔의 정확성을 확보하지 못하게 된다. 따라서 본 논문에서는 음소가 갖는 특징을 기반으로 바타챠랴 거리 측정법을 이용하여 정확한 음소로 인식할 수 있도록 유도하였으며 유사 음소 인식과 오인식 오류를 최소화하여 인식률을 향상시켰다. 연속 확률 분포의 공유로부터 가우시안 모델 최적화를 실험한 결과 향상된 신뢰도로 인해 높은 인식 성능을 확인하였으며, 본 논문에서 제안한 바타챠랴 거리 측정법을 이용하여 실험한 결과 기존의 방법들에 비하여 평균 1.9%의 성능 향상을 나타내었으며 신뢰성을 바탕으로 인식율에서 평균 2.9%의 성능 향상을 나타내었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권12호
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• pp.2335-2342
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• 2006

웹의 비약적인 성장으로 웹에는 무수한 정보를 축적하고 있으며, 특히 텍스트 문서는 인간에 의해 가장 쉽게 그리고 많이 이용되는 형식이라 하겠다. 텍스트 문서의 효율적 검색을 위해 많은 연구가 이루어졌으며, 확률을 이용한 방법, 통계적인 기법을 이용한 방법, 벡터 유사도를 이용한 방법, 베이지안 자동문서 분류 방법 등이 제안되었다. 그러나 이러한 기존의 방법들은 문서의 특징을 정확하게 반영할 수 없고, 의미적 검색이 이루어지지 않는 단점을 가지고 있다 이에 본 논문은 문서를 미리 분류하는 기존의 방법을 개선하기 위해, 유사한 문서를 의미적으로 찾아내기 위한 새로운 문서 분류의 척도를 제안하며 이를 적용하는 방법을 제시한다. 본 방법은 문서의 내용을 의미적인 계층으로 표현하고 중요 도메인에 가중치를 두며, 문서들간의 도메인 가중치와 도메인 내의 개념 일치도를 이용하여 유사도를 구한다.

• 대한수학회지
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• 제53권3호
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• pp.503-517
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• 2016

For positive integers d and n, let $[n]^d$ be the set of all vectors ($a_1,a_2,{\cdots},a_d$), where ai is an integer with $0{\leq}a_i{\leq}n-1$. A subset S of $[n]^d$ is called a Sidon set if all sums of two (not necessarily distinct) vectors in S are distinct. In this paper, we estimate two numbers related to the maximum size of Sidon sets in $[n]^d$. First, let $\mathcal{Z}_{n,d}$ be the number of all Sidon sets in $[n]^d$. We show that ${\log}(\mathcal{Z}_{n,d})={\Theta}(n^{d/2})$, where the constants of ${\Theta}$ depend only on d. Next, we estimate the maximum size of Sidon sets contained in a random set $[n]^d_p$, where $[n]^d_p$ denotes a random set obtained from $[n]^d$ by choosing each element independently with probability p.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제15권1호
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• pp.43-48
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• 2017

Movie ratings are crucial for recommendation engines that track the behavior of all users and utilize the information to suggest items the users might like. It is intuitively appealing that information about the viewing preferences in terms of movie genres is sufficient for predicting a genre of an unlabeled movie. In order to predict movie genres, we treat ratings as a feature vector, apply a Bernoulli event model to estimate the likelihood of a movie being assigned a certain genre, and evaluate the posterior probability of the genre of a given movie by using the Bayes rule. The goal of the proposed technique is to efficiently use movie ratings for the task of predicting movie genres. In our approach, we attempted to answer the question: "Given the set of users who watched a movie, is it possible to predict the genre of a movie on the basis of its ratings?" The simulation results with MovieLens 1M data demonstrated the efficiency and accuracy of the proposed technique, achieving an 83.8% prediction rate for exact prediction and 84.8% when including correlated genres.