Three recently introduced tenchniques in the area of nuclear analysis are discussed : the structure-factor method of evaluating group material properties, the vector-synthesis method of generating three-dimensional multigroup flux distributions, and an indirect method of defining optimal restricted partitions of neutron phase-space. Each new method is compared with other commonly employed techniques and is shown to be a simplification which leads to a reductions in computational effort while retaining acceptable accuracy.
Let Gk,n(ℍ) for 2 ≤ k < n denote the Grassmann manifold of k-dimensional vector subspaces of ℍn. In this paper, we determine the evaluation subgroups of the Plüker embedding $G{_{2,n}}({\mathbb{H}}){\hookrightarrow}{\mathbb{H}}P^{N-1}$, where $N\;=\;({n \atop 2}\)$.
참나무시들음병 발생지역의 임분구조 특성 파악을 통한 피해해석을 목적으로, 전라남도와 제주도를 제외한 전국 7개도 18개 참나무시들음병 발생지역을 대상으로 식생조사를 실시하였고(Group A), 아울러 참나무시들음병의 매개충인 광릉긴나무좀(Platypus koryoensis)에 의한 피해 모니터링을 목적으로 설치된 경기도와 강원도 내 5개 고정조사지에도 식생조사를 실시하였다(Group B). 그 결과 전국 18개 지역(Group A) 가운데 17개 지역에서 참나무속(Quercus spp.) 수종들의 우점도가 가장 높게 나타났으며, 참나무시들음병 피해 모니터링을 목적으로 설치한 5개 고정조사지(Group B)에서는 참나무시들음병 피해 정도를 나타내는 지표 가운데 하나인 천공률(Relative Density of Entrance Holes)과 조사지 내 참나무속 수종들의 상대밀도 간에 통계적으로 매우 유의한 상관관계($R^2=0.89$, p<0.05)가 인정되어, 임분구조상 참나무속 수종의 우점도는 참나무 시들음병의 발생과 관련성이 높은 것으로 판단되었다.
The purpose of this study were 1) to find out the benefits sought factors and segment the customers of internet shopping mall, 2) to find out the store image factors of internet shopping mall, and 3) to analyze the internet shopping mall market using perceptual map of segmented groups. The questionnaires dealing with attribute dimension of internet shopping mall image, benefits sought, and demographic variables were selected from the previous studies or were developed for this study. The data from 319 respondents which were collected through the internet survey site was analyzed by factor analysis, cluster analysis, one-way ANOVA, and $X^2$-test. The results of this study were as follows: 1. Benefit sought by consumer in internet shopping malls was found to include six different factors: assortments of products, search efficiency, brand/fashionability, delivery convenience, promotion service and informativeness. 2. As a result of subdividing the consumers, four distinctive groups were formed on the basis of benefit factors: multi-benefit oriented group, convenience oriented group, brand oriented group and low-benefit oriented group. Demographic traits such as education and income level were proven to significantly differentiate the benefit segments. 3. In the structural components of internet shopping-malls image, product/information, service/convenience and economy were drawn from attribute dimensions. 4. 12 perceptual maps of internet shopping mall image were constructed and each ideal vector were drawn.
Internet group buying systems have been widely used recently. In those systems, because the reserve price is provided by the buyer, the success rate can be decreased if the reserve price is set too low compared with the normal price. Otherwise, an unsuitable successful bid can be made if the reserve price is set too high based on inaccurate information. Likewise, the seller's providing too high a bid price can deteriorate his/her own successful bid rate, whereas a successful bid with too low a price may make no profit in the sale. Therefore, pricing agents that recommend adequate prices based on the past buying and selling history data can be helpful. In this paper, we propose two kinds of agents. One suggests reserve prices to buyers based on the past buying history database of the system. The other recommends bid prices to a seller based on the past bidding history data of the company using the cost accounting theory. Through performance experiments, we show that the successful bid rate can increase by preventing buyers from making unreasonable reserve prices. Also, we show that, for the seller, the rate of successful bids with appropriate profits can increase. Using the pricing agents, we design and implement an XML-based group buying system.
본 논문에서는 최근 활발히 연구되고 있는 딥 러닝 기반의 이미지와 비디오 압축 기술에 대해 살펴본다. 딥 러닝 기반의 이미지 압축 기술은 심층 신경망에 압축 대상 이미지를 입력하고 반복적 또는 일괄적 방식으로 은닉 벡터를 추출하여 부호화한다. 이미지 압축 효율을 높이기 위해 심층 신경망은 복원 이미지의 화질은 높이면서 부호화된 은닉 벡터가 보다 적은 비트로 표현될 수 있도록 학습된다. 이러한 기술들은 특히 저 비트율에서 기존의 이미지 압축 기술에 비해 뛰어난 화질의 이미지를 생성할 수 있다. 한편, 딥 러닝 기반의 비디오 압축 기술은 압축 대상 비디오를 직접 입력하여 처리하기 보다는 기존 비디오 코덱의 압축 툴 성능을 개선하는 접근법을 취하고 있다. 본 논문에서 소개하는 심층 신경망 기술들은 최신 비디오 코덱의 인루프 필터를 대체하거나 추가적인 후처리 필터로 사용되어 복원 영상의 화질 개선을 통해 압축 효율을 향상시킨다. 마찬가지로, 화면 내 예측 및 부호화에 적용된 심층 신경망 기술들은 기존 화면 내 예측 툴과 함께 사용되어 예측 정확도를 높이거나 새로운 화면 내 부호화 과정을 추가함으로써 압축 효율을 향상 시킨다.
본 연구는 지구성 운동 후 안정시 PGC-1α mRNA와 단백질의 안정성이 PPARβ/δ의 영향을 받는지 확인하는 것이다. 전기 자극 유전자 전이법(electroporation; EPO)을 이용하여 PPARβ/δ와 empty vector(EV) 유전자를 각각 생쥐의 왼쪽과 오른쪽 tibialis anterior(TA)근육에 전이하였으며, 처치하지 않은 대조군(control)과 1회 지구성 운동 후 시간에 경과에 따른 mRNA와 단백질을 비교하였다. 생쥐는 5시간 수영 운동을 1회 실시하였으며, 운동 직후(0h), 24시간(24h) 및 54시간(h)이 경과한 후 TA근육을 적출하였다. 운동 직후(0h) 대조군, EV 및 PPARβ/δ가 과발현된 근육의 PGC-1α mRNA는 좌업 그룹보다 각각 6.8배(p<.001)배, 6.2배(p<.001) 및 7.1배(p<.001) 증가하였으나, 24h 및 54h에 좌업 그룹수준으로 회복되었다. 운동 후 24h에 EV가 처치된 근육은 PGC-1α 및 PGC-1α ubiquitination이 좌업 그룹보다 각각 2.2배 및 1.74배 증가하였으나, 운동 후 54h에 좌업 그룹수준으로 회복되었다. PPARβ/δ 처치 그룹의 PGC-1α는 운동 후 24h와 54h에 좌업 그룹보다 각각 2.5배와 2.2배 증가하였으나 PGC-1α ubiquitination은 증가하지 않았다. 따라서 PPARβ/δ 과발현은 지구성 운동에 의한 PGC-1α mRNA 단백질 안정성에 영향을 미치지 않는다. 그러나 PPARβ/δ 과발현은 지구성 운동으로 증가된 PGC-1α mRNA가 단백질로 전환된 후 PGC-1α의 안정성을 증가시킨다.
Peroxiredoxin 6 (Prx 6)는 티올-특이적 항산화 단백질에 속하는 효소로서 산화적 스트레스로부터 세포를 보호할 뿐만 아니라 과산화물의 환원작용을 촉매한다. 본 연구에서는 인간 Prx 6의 promoter를 이용하여 항산화반응을 유발하는 추출물을 효과적으로 스크리닝하는 새로운 형질전환마우스를 개발하는 최종목적을 달성하기 위한 중간단계로서, hPrx 6/Luc 벡터를 개발하고, 이들 벡터의 안정적 발현과 성공적 반응성을 세포주를 이용하여 확인하고자 하였다. 이를 위해, 인간 Prx 6 promoter를 증폭하여 luciferase cDNA와 결합한 hPrx 6/Luc 벡터를 제조하였으며, 제조된 벡터를 제한효소 절단과 염기서열분석을 통해 확인하였다. hPrx 6/Luc 벡터는 NCI-H460 세포에 transfection한 후 인삼(KWG), 홍삼(KRG), 맥문동(LP), 홍문동(RLP)의 4가지 추출물을 처리하여 luciferase activity를 측정하였다. 그 결과, luciferase activity는 4가지 추출물에 의해 효과적으로 증가하였고, 특히 KRG과 LP를 처리한 그룹이 KWG과 RLP를 처리한 그룹보다 높았다. 또한, luciferase activity는 RLP 농도에 의존적으로 증가하였다. hPrx 6/Luc 벡터와 hPrx 6 mRNA반응의 차이를 비교하기 위해, 4가지 추출물을 처리한 후 hPrx 6 mRNA의 양을 RT-PCR로 분석하였다. 그러나, hPrx 6 mRNA의 양은 비록 고농도의 RLP 추출물에서는 약간의 증가가 관찰되었지만, 대조군에 비하여 4가지 추출물에서 유의적인 차이가 없었다. 한편, 4가지 추출물에 의한 superoxide dismutase (SOD) 활성의 변화는 비록 일부 차이는 있었지만 hPrx 6/Luc 벡터와 유사한 반응을 나타내었다. 따라서, 이러한 결과는 hPrx 6/Luc 벡터는 성공적으로 제조되었고, 세포내에서 안정적으로 발현하면서 항상화물질에 민감하고 정량적으로 반응할 수 있음을 제시하고 있다. 더불어, 이러한 세포주에서 확인결과를 바탕으로 형질전환마우스가 개발된다면, 항산화물질을 정량적으로 스크리닝하는 시스템으로 적용가능성이 매우 높음을 보여주고 있다.
Two examples of $\varepsilon$-famed manifolds are constructed. It is proved that an $\varepsilon$-framed structure on a manifold is not unique. Automorphism groups of r-framed manifolds are studied. Lastly we prove that a connected Lie group G admits a left invariant normal $\varepsilon$-framed structure if and only if the Lie algebra of all left invariant vector fields on G is an $\varepsilon$-framed Lie algebra.
This paper proposes an approach for visualizing research trends using theme maps and extra information. The proposed algorithm includes the following steps. First, text mining is used to construct a vector space of keywords. Second, correspondence analysis is employed to reduce high-dimensionality and to express relationships between documents and keywords. Third, kernel density estimation is applied in order to generate three-dimensional data that can show the concentration of the set of documents. Fourth, a cartographical concept is adapted for visualizing research trends. Finally, relative vitalization information is provided for more accurate research trend analysis. The algorithm of the proposed approach is tested using papers about Traditional Korean Medicine.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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