Dynamic route guidance (DRG) finds the fastest path from a source to a destination location considering the real-time congestion information. In Korea, the traffic state information is available by the public transportation data (PTD) which is indexed on top of the node-link map (NLM). While the NLM is the authoritative low-detailed road network for major roads only, the OpenStreetMap road network (ORN) supports not only a high-detailed road network but also a few open-source routing engines, such as OSRM and Valhalla. In this paper, we propose a DRG framework based on road network matching between the NLM and ORN. This framework regularly retrieves the NLM-indexed PTD to construct a historical speed profile which is then mapped to ORN. Next, we extend the Valhalla routing engine to support dynamic routing based on the historical speed profile. The numerical results at the Yeoui-do island with collected 11-month PTD show that our DRG framework reduces the travel time up to 15.24 % and improves the estimation accuracy of travel time more than 5 times.
Cho, Yoonjung;Lee, Min Ho;Kim, Su Jin;Park, Ji Hwan;Jung, Ju Yeon
대한의생명과학회지
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제28권3호
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pp.157-169
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2022
DNA typing is the typical technology in the forensic science and plays a significant role in the personal identification of victims and suspects. Short tandem repeat (STR) is the short tandemly repeated DNA sequence consisting of 2~7 bp DNA units in specific loci. It is disseminated across the human genome and represents polymorphism among individuals. Because polymorphism is a key feature of the application of DNA typing STR analysis, STR analysis becomes the standard technology in forensics. Therefore, the DNA database (DNA-DB) was first introduced with 4 essential STR markers for the application of forensic science; however, the number of STR markers was expanded from 4 to 13 and 13 to 20 later to counteract the continuously increased DNA profile and other needed situations. After applying expanded STR markers to the South Korean DNA-DB system, it positively affected to low copy number analysis that had a high possibility of partial DNA profiles, and especially contributed to the theft cases due to the high portion of touch DNA evidence in the theft case. Furthermore, STR marker expansion not only contributed to the resolution of cold cases but also increased kinship index indicating the potential for improved kinship test accuracy using extended STR markers. Collectively, the expansion of the STR locus was considered to be necessary to keep pace with the continuously increasing DNA profile, and to improve the data integrity of the DNA-DB.
The study of total phenol (TP) content from 700 rice varieties was evaluated using the UV-Vis spectrophotometric method. The calibration curve of serial diluted gallic acid as a standard of this study showed the acceptable performances (R2 = 0.999, mean accuracy 90%) and the mean of % relative standard deviation (%RSD: 0.07%) within the range of 7.8 to 1000 ppm concentrations. The mean value of total phenol content from 700 rice varieties was 2723.15 ㎍/g ranged from 55.48 ㎍/g to 9922.23 ㎍/g and the mean %RSD was 2.5%. Furthermore, this study aim was to analyze and profile individual phenolic compounds in the rice genetic resources to construct an integrative database for development of new rice variety with high functionality for health and understanding of phenolics characteristics in the rice grain. Herein, we analyzed selected 100 rice varieties based on high TP content and identified total 15 phenolic compounds by LC-ESI-MS/MS. Among selected 100 rice genetic resources, the phenolic metabolites consisted of higher amount of flavonoid (catechin) and phenolic acid mainly protocatechuic acid. Further research of more selected rice genetic resources would be continued to provide for an integrative phenolics profile of different rice genetic resources.
기존의 협업필터링 추천시스템 연구는 상품에 대한 고객의 평점(rating)이나 구매 여부 데이터로부터 하나의 프로파일을 생성하고 이를 기반으로 추천 성능을 향상시킬 수 있는 새로운 알고리즘을 개발하는 위주로 진행되어 왔다. 그러나 빅데이터 환경이 도래하면서 기업이 수집할 수 있는 고객 데이터가 풍부해지고 다양해짐에 따라, 보다 정확하게 고객의 선호도나 행태를 파악하는 것이 가능하게 되었고 이러한 데이터, 즉 퍼스널 빅데이터(personal big data)를 추천시스템에 활용하는 연구의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 마케팅의 시장세분화 이론에 근거하여 퍼스널 빅데이터로부터 고객의 선호도나 행태를 다양한 관점에서 표현할 수 있는 5종의 다중 프로파일(multimodal profile)을 개발하고, 이를 활용하여 협업필터링 추천시스템의 성능을 개선하고자 한다. 제안하는 5종의 다중 프로파일은 프로파일 통합 유사도, 개별 프로파일 유사도 평균, 개별 프로파일 유사도 가중 평균이라는 세 가지 앙상블 기법을 통해 협업필터링의 이웃(neighborhood) 탐색과정에 적용된다. 실제 퍼스널 빅데이터에 본 연구에서 제안하는 방법론을 적용한 결과, 단일 프로파일을 사용하는 협업필터링 알고리즘보다 추천 성능이 상당히 개선되었으며 앙상블 방법 중에서는 개별 프로파일 유사도 가중 평균 기법이 가장 높은 추천 성능을 보여주었다. 본 연구는 빅데이터 환경에서 추천시스템을 개발하고자 할 때, 어떠한 성격의 데이터로부터 고객의 특성을 규명하는 프로파일을 만들고 이를 어떻게 결합하여 사용하는 것이 효과적인 지 처음으로 제안하였다는 점에서 그 의의가 있다.
자동 수직물성관측 뜰개는 매우 유용한 해양관측장비이지만 이에 부착된 CTD의 사후 보정이 불가능하기 때문에 뜰개자료의 정확도 검증이 사후자료관리나 자료활용에 있어 중요한 문제 중 하나이다. 동해 중심층의 염분변화가 국제 Argo프로그램에서 요구하는 정확도 0.01과 유사하기 때문에 동해를 항염분수조로 취급하여 동해에 투하된 뜰개가 관측한 염분자료의 신뢰성을 세 가지 방법을 통하여 검증하였다. 각각의 방법은 1)부근 해역에서 얻은 정확도가 높은 정선 CTD자료와 뜰개자료의 비교, 2)비슷한 시각에 비슷한 해역에서 얻은 뜰개자료의 비교, 3)체류 수심에서 얻은 염분자료의 장기간에 걸친 안정도 및 정확도 검증이다. 세 방법 모두 뜰개에서 얻은 염분자료가 아무런 보정없이도 Argo프로그램이 요구하는 정확도를 만족함을 보여주었다. 동해의 심층 수온이 일정하다는 가정하에 위의 세 가지 방법을 적용하여 얻은 수온값의 정확도 0.01$^{\circ}C$는 Argo프로그램에서 요구하는 정확도의 2배 정도이다. 하지만 동해의 중층 수온은 Argo프로그램이 요구하는 정확도 이상으로 시공간적으로 변화하기 때문에, 위의 결과는 수온 자료가 부정확하다는 것을 의미하지는 않는다. 동해 중층수온의 시공간적 변화를 고려한다면 수온자료의 정확도도 Argo프로그램이 요구하는 것과 큰 차이가 없다고 할 수 있다. 따라서 이 연구에서 검증된 뜰개가 관측한 수온 염분자료 모두 특별한 보정 없이 사용할 수 있다.
유전 발현 데이터는 생명체의 특정 조직에서 채취한 샘플을 마이크로어레이상에서 측정한 것으로, 유전자들의 발현 정도가 수치로 나타난 데이터이다. 일반적으로 정상조직과 이상조직에서 관련 유전자들의 발현 정도는 차이를 보이기 때문에 유전 발현 데이터를 통하여 암을 분류할 수 있다. 그러나 분류에 모든 유전자가 관여하지는 않으므로 효율적인 암의 분류를 위해서는 관련성 있는 소수의 유전자만을 선별해내는 작업인 특징선택 방법이 필요하다. 본 논문에서는 회귀분석의 변수선택방법중 하나인 전진 선택법(forward selection method)을 사용하여 유전자들을 선하고 분류하는 방법을 제안한다. 이 방법은 선택되는 유전자들의 중복된 정보를 최소화시켜 암의 분류에 있어 보다 효과적인 유전자 선택을 한다. 실험데이터는 대장암 데이터(Colon cancer dataset)를 사용하였고, 분류기는 k-최근접 이웃(KNN)을 사용하였다. 이 방법과 상관계수를 이용한 특징 선택방법인 피어슨 상관계수와 스피어맨 상관계수방법과 비교해본 결과 전진 선택법에 의한 특징선택 방법이 암의 분류에 있어서 더 효과적인 유전자 선택을 한다는 사실을 확인하였다. 실험결과 90.3%의 높은 인식률을 보였다. 추가적으로 림프종 데이터에 대한 실험을 하였고, 그 결과 전진 선택법의 유용성을 확인할 수 있었다.
현재 국내에서는 지역간 교통의 이동성 및 안전성을 향상시키기 위해 국도를 대상으로 ITS사업을 추진중에 있다. 이러한 ITS 사업을 통해 교통정보를 이용자에게 실시간으로 제공해 줌으로써 기존의 교통시설의 이용을 극대화 하는데 목적을 두고 있다. 이러한 정보 제공시 운전자에게 보다 정확한 통행시간정보를 제공해 주는것이 가장 중요하므로 본 연구에서는 자료의 전처리를 통해 원시데이터의 이상치 제거 및 결측처리를 실시하였다. 이를 통해 통행시간 예측의 기본이 되는 원시데이터의 정확성을 향상시켜 정보의 신뢰도를 높일 수 있는 방안을 모색하였다. 그리고 통행시간 예측을 위해 단속류 도로의 특성을 보다 정확히 반영할 수 있는 히스토리컬 프로파일 모형을 구축하였으며 실제 교통류의 특성을 적극적으로 반영하기 위해 보정식을 개발하였다. 따라서 제안된 모형과 히스토리컬 프로파일 모형과 보정식을 통해 통행시간을 예측한 후 기존의 방식인 신경망 모형, 칼만필터 모형과의 비교검증을 실시하였다. 결과적으로 일반적인 상황에서는 칼만필터 모형과 비슷한 예측력을 보였으나, 첨두시나 유고상황에서는 개발모형이 실제 교통흐름을 상대적으로 정확히 반영하여 예측을 수행함을 확인하였다.
최근 수년 동안 의료영상에서 혈관의 추출 및 재구성에 관한 연구가 활발히 진행되어 오고 있으며 망막혈관 구조의 분석은 망막에 관련된 환자의 진단 및 치료에 중요한 정보를 제공하여 왔다. 본 연구에서는 ICG(Indocyanine Green) 기술에 의해 촬영된 망막영상에서 전체 망막혈관을 자동으로 추적하는 알고리즘을 제안한다 본 알고리즘은 각 혈관의 기울기크기 단면도(profile)로부터 국부적 최대점들(local maxima)과 처리방향을 평가하여 혈관의 외형과 중심을 추출하며, 국부적 최대점들의 방향성분을 비교하여 혈관의 분기점 및 교차점을 감지한다. 본 알고리즘을 환자의 ICG 망막영상에 적용하여 전체혈관이 자동으로 재구성되었으며 정확성과 연결성이 우수하다는 점을 실험결과로 제시하였다.
We analyzed a noise-sensitivity profile of a specific SQUID sensor system for the localization of brain activity. The location of a neuromagnetic current source is estimated from the recording of spatially distributed SQUID sensors. According to the specific arrangement of the sensors, each site in the source space has different sensitivity, that is, the difference in the lead field vectors. Conversely, channel noises on each sensor will give a different amount of the estimation error to each of the source sites. e.g., a distant source site from the sensor system has a small lead-field vector in magnitude and low sensitivity. However, when we solve the inverse problem from the recorded sensor data, we use the inverse of the lead-field vector that is rather large, which results in an overestimated noise power on the site. Especially, the spatial sensitivity profile of a gradiometer system measuring tangential fields is much more complex than a radial magnetometer system. This is one of the causes to make the solutions of inverse problems unstable on intervening of the sensor noise. In this study, in order to improve the localization accuracy, we calculated the noise-sensitivity profile of our 40-channel planar SQUID gradiometer system, and applied it as a normalization weight factor to the source localization using synthetic aperture magnetometry.
LCC 분석은 비용평가만을 위한 개별적인 방법이 아닌 가치 개선을 위해 기능평가와 상호 연계되어 이루어지는 방법이다. 점차 LCC 분석의 정확성은 높아지고 있으나 비교적 최근에 개발 적용되어진 재료나 형식들에서는 공용기간이 확보되지 않아 여전히 유지관리 이력을 추정하기가 어려워 신뢰도가 떨어진다. 이런 배경으로 본 연구는 유지관리 프로파일을 설정하기 어려운 대안들에 대해서 기능적인 증감사항이 비용과 연계되어 분석되어지는 LCC 방법론을 제시하고자 한다. 최근 강상판 교면포장은 중차량과 교통량의 증가로 소성변형 등 문제점이 발생하여 기존의 포장을 대체할 수 있는 새로운 혼합물포장의 개발이 활발히 이루어지고 있다. SMA, Guss 및 PSMA 포장을 사례로 들어 대안 간에 비교된 성능척도가 상대평가계수로써 유지관리 프로파일 항목에 포함되어 LCC 분석이 이루어졌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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