시간에 따라 변화하는 사건들을 저장하는 시간지원 데이타베이스에서 기존의 집계 처리 기법에 시간을 고려하여 처리하도록 확장해야 한다. 기존의 시간지원 집계 처리 기법들은 매번 질의의 대상이 되는 사건들이 다를 때마다 시간 구간을 반복해서 구하고 그 구간마다의 결과를 계산해야 한다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 시간지원 데이타베이스에 저장된 사건의 시작 시간과 종료 시간만을 미리 읽어 들여서 구성한 시점 시퀀스를 이용하여 시간지원 집계를 처리하는 방법을 제안하였다. 또한 데이타베이스에서 저장된 사건의 삭제나 새로운 사건의 삽입에 따른 시점 시퀀스 갱신의 용이성에 대해서도 언급하였다. 시점 시퀀스는 시간 구간에 대한 정보를 미리 저장하고 있기 때문에, 질의의 대상이 되는 사건들이 다른 시간지원 집계 질의가 계속해서 들어올 때 기존의 방법에 비해 효율적으로 처리할 수 있다.
It is very important to study displacement prediction in geotechnical engineering. Nowadays, the grey system method, time series analysis method and artificial neural network method are three main methods. Based on the brief introduction, the three methods are analyzed comprehensively. Their merits and demerits, applied ranges are revealed. To solve the shortcomings of the artificial neural network method, a new prediction method based on new evolutionary neural network is proposed. Finally, through two real engineering applications, the analysis of three main methods and the new evolutionary neural network method all have been verified. The results show that, the grey system method is a kind of exponential approximation to displacement sequence, and time series analysis is linear autoregression approximation, while artificial neural network is nonlinear autoregression approximation. Thus, the grey system method can suitably analyze the sequence, which has the exponential law, the time series method can suitably analyze the random sequence and the neural network method almostly can be applied in any sequences. Moreover, the prediction results of new evolutionary neural network method is the best, and its approximation sequence and the generalization prediction sequence are all coincided with the real displacement sequence well. Thus, the new evolutionary neural network method is an acceptable method to predict the measurement displacements of geotechnical engineering.
미백 물질 탐색 방법으로, MC1R 발현 인자인 Mitf (microrhthalmia transcription factor)를 이용한 protein chip을 적용하였다. MC1R promoter와 Mitf 결합의 저해 인자로써, DNA 상의 결합 부위인 E-box (CATGTG)와 유사한 서열을 가진 oligomer를 사용하였고, E-box 내외부의 서열 변화에 따른 저해율 또한 측정하였다. 그 결과 DNA-Mitf 결합 저해율에 있어서, E-box 서열 내 변화를 준 oligonucleotide 경쟁자는, E-box 이외의 서열 변화를 준 경쟁자보다 낮은 수치를 보였다.
본 논문에서는 S.Bostas와 V.Kumar[7]에 의하여 제안되고 $GF(2^n)$에서 정의되는 부호계열 발생알고리즘을 분석하고, 길이 n인 이진벡터로 이루어지는 벡터공간 $F_2$으로부터, 두 원소로 정의되는 공간 $F_2$로 사상할 수 있는 부울함수를 이용하여 발생기 구성 함수를 도출하였다. 차수 n=5와 n=7인 두 종류의 최소 다항식을 이용한 피드벡 쉬프트레지스터를 기반으로 Trace 함수로부터 부호계열 발생기 구성 부울함수를 도출하고 발생기를 설계 구성하였으며 이를 이용하여 두 종류의 부호계열 군을 발생하였다. 발생된 부호계열의 주기는 각각 31과 127로서 주기 $L=2^n-1$을 만족하고 ${\tau}=0$을 제외한 자기상관함수 값과 상호상관함수 값이 각각 {-9, -1, 7}과 {-17, -1, 15}로서 상관함수 값 $R_{i,j}({\tau})=\{-2^{(n+1)/2}-1,-1,2^{(n+1)/2}-1\}$의 특성을 만족하였다. 이 결과로부터 부울함수를 이용한 부호계열 발생기 설계와 구성이 타당함을 확인하였다.
스마트폰 사용자들은 텍스트를 쉽게 읽고 빠르게 입력하기를 원한다. 이런 흐름에 따라 사용자들은 채팅 용어에서부터 전문 분야, 뉴스 기사에 이르기까지 여러 단어로 이루어진 어휘를 축약한 약어를 많이 사용한다. 그러므로 약어를 모아 데이터를 구축한다면 정보 검색과 추천 시스템 등에 유용하게 사용될 수 있다. 하지만 약어는 새로운 콘텐츠가 등장할 때마다 계속해서 생겨나기 때문에 수동으로 모으는 일은 쉽지 않으므로, 약어를 자동으로 생성하는 방법이 필요하다. 기존 연구들은 약어를 자동으로 생성하기 위해 규칙 기반 방법을 사용하였으나, 불규칙한 약어들은 생성할 수 없다는 한계점이 있다. 또한 규칙에 의해 생성된 후보 약어들 중에서 올바른 약어를 결정해야하는 문제도 발생한다. 따라서 본 논문에서는 이런 한계점을 극복하기 위해 시퀀스 투 시퀀스 학습 방법을 사용하여 약어를 자동으로 생성한다. 시퀀스투 시퀀스 학습 방법은 심층 신경망으로 기존의 규칙 기반 방법으로 생성할 수 없던 불규칙한 약어들을 생성할 수 있다. 게다가 후보 약어들 중 올바른 약어를 결정할 문제가 발생하지 않기 때문에 자동으로 약어를 생성하는 문제에 적합하다. 본 논문에서는 제안한 방법을 평가한 결과, 기존의 연구에서 생성할 수 없던 불규칙적인 약어를 생성하여 제안한 모델이 효과적임을 증명하였다.
OFDM 시스템을 위한 PAPR (peak-to-average power ratio) 저감 기법 중 하나인 SLM (selective mapping) 방식은 구현이 간단하고 전송 신호에 왜곡이 생기지 않는 매우 유용한 PAPR 저감 기법이다. 본 논문에서는 위상 신호에 대한 부가 정보(side information)를 전송하지 않는 SLM 기반 OFDM 시스템에 적용 가능한 동기식 위상 신호 검출 방식을 제시하고자 한다. 우선 동기식 합(coherent summation)에 기반하여 위상 신호를 검출할 수 있도록 하기 위해, 위상 신호의 일부를 직교 부호로 대치시키는 새로운 위상 신호 설계 방법을 제안한다. 또한 새로이 제안된 위상 신호에 기초하여 부가 정보가 필요 없는 동기식 위상 신호 검출 기준(detection criterion)을 제안한다. 컴퓨터 모의실험을 통해, 제안된 방식이 SLM 기반 OFDM 시스템에서 정상적으로 동작함을 보이고, 위상 신호 검출에 사용되는 부반송파 간 채널의 변화가 적은 환경에서 기존 방식보다 위상 신호 검출 성능이 우수함을 보이고자 한다.
식물에서도 동물에서와 같이 RGD(Arg-Gly-Asp) sequence를 매개로 원형질막과 extracellular matrix(ECM)가 연결되어 있다는 사실이 알려지고 있으므로 RGD sequence가 식물세포의 생장, 분화 등의 여러 가지 생리적인 현상에 관여하리라는 가능성을 생각할 수 있다. 그래서 RGD sequence가 당근(Daucus carota L.) 배양세포에서 에틸렌 생성에 미치는 영향을 조사하였다. RGD sequence를 포함하는 합성 peptide는 당근 배양세포에서 에틸렌의 생성을 촉진시켰다. RGD peptide는 Indole-3-acetic acid(IAA)와 함께 처리한 경우 에틸렌 생성을 더욱 촉진시켰으며, ACC synthase의 활성도 증가시켰다. RGD sequence가 에틸렌 생성을 촉진시킬 때 어떠한 특이성이 있는가를 확인하기 위해 이와 유사한 RGE(Arg-Gly-Glu) peptide, RGK(Arg-Gly-Lys) peptide를 각각 처리하여 보았다. RGE peptide는 RGD peptide와 마찬가지로 에틸렌 생성을 촉진시켰으나 RGK peptide는 에틸렌 생성에 영향을 미치지 않았다. 따라서 RGD peptide의 에틸렌 생성 촉진작용은 RGD dequence를 포함하는 RGD peptide가 ACC synthase의 활성을 증가시켜서 일어나는 현상이라 생각되며, 또한 특정한 아미노산 서열을 요구하는 특이적 반응이라고 생각된다.
A conventional pseudorandom sequence generator creates only 1 bit of data per clock cycle. Therefore, it may cause a delay in data communications. In this paper, we propose an efficient implementation method for a pseudorandom sequence generator with parallel outputs. By virtue of the simple matrix multiplications, we derive a well-organized recursive formula and realize a pseudorandom sequence generator with multiple outputs. Experimental results show that, although the total area of the proposed scheme is 3% to 13% larger than that of the existing scheme, our parallel architecture improves the throughput by 2, 4, and 6 times compared with the existing scheme based on a single output. In addition, we apply our approach to a $2{\times}2$ multiple input/multiple output (MIMO) detector targeting the 3rd Generation Partnership Project Long Term Evolution (3GPP LTE) system. Therefore, the throughput of the MIMO detector is significantly enhanced by parallel processing of data communications.
A three dimensional-two spatical dimensions plus time-image segmentation is widely used in a very low bit rate image sequence coding because it can solve the region correspondence problem. Mathematical morphology is a very efficient tool for the segmentation because it deals well with geometric features such as size, shape, contrast and connectivity. But if the motion in the image sequence is large in time axis, the conventional 3D morphological segmentation algorithm have difficulty in solving region correspondence problem. To alleviate this problem, we propose the hierarchical image sequence segmentation algorithm that uses the region motion information. Since the motion of a region in previous level affects that in current level uses the previous motion information to increase region correspondence. Simulation result shows improved performance for sequence frames with large motion.
It is well known that tire tread pattern has much influence on the tire pattern noise. The paper describes the method of pattern noise reduction by using the pitch sequence, both on the smooth asphalt roads and on the trenched concrete roads. The noise of tire is classified as either airborne or structure borne noise. Pattern noise through the airborne is considered as a major noise source at high speeds. As block impacting and air pumping by tread patterns are major noise source, tire pattern noise can be greatly influenced by optimal pitch sequence. The goal of this paper is to provide tire engineers with pitch sequence to reduce pattern noise effectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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