The tactical communications network has to be deployed rapidly at military operation area and support the communications between the military command systems and the weapon systems. For that, the frequency assignment is required for backbone wireless links of tactical communications network without frequency interferences. In this paper, we propose a frequency assignment method using net filter discrimination (NFD) and graph coloring to avoid frequency interferences. The proposed method presents frequency assignment problem of tactical communications network as vertex graph coloring problem of a weighted graph. And it makes frequency assignment sequences and assigns center frequencies to communication links according to the priority of communication links and graph coloring. The evaluation shows that this method can assign center frequencies to backbone communication links without frequency interferences. It also shows that the method can improve the frequency utilization in comparison with HTZ-warfare that is currently used by Korean Army.
Lee, Yoo-Sup;Yoon, Won-Su;Chung, Il;Chung, Ka Young;Won, Hyung-Sik;Seo, Min-Duk
한국자기공명학회논문지
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제19권1호
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pp.36-41
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2015
The causative agent of shigellosis, Shigella flexneri, is a Gram-negative anaerobic bacterial pathogen that causes one of the most infectious bacterial dysenteries in humans. It originates infection by invading cells of the colonic epithelium using a type III secretion system. Despite S. flexneri is closely linked with the human disease, structural study is very deficient. Here, we have initiated NMR study of SF1002 which is the uncharacterized protein from S. flexneri strain 5a M90T. Based on a series of triple resonance spectra, sequence-specific assignments of the backbone amide resonances of SF1002 could be completed. This NMR study would contribute to the structural genomics of S.flexneri.
High mobility group protein B1 (HMGB1) is a highly conserved, non-histone, chromatin associated nuclear protein encoded by HMGB1 gene. HMGB1 proteins may be general co-factors in Hox-mediated transcriptional activation that facilitate the access of Hox proteins to specific DNA targets. It is unclear that the exact binding interface of Hoxc9DBD and HMGB1. To identify the interface and binding affinity of Hoxc9DBD and HMGB1 A-box, the paramagnetic probe, MTSL was used in NMR titration experiment. It is attached to the N-terminal end of HMGB1 A-box by reaction with thiol groups. The backbone assignment of HMGB1 A-box was achieved with 3D NMR techinques. The 15N-labeled HMGB1 A-box was titrated with MTSL-labeled Hoxc9DBD respectively. Based on the chemical shift changes we can identify the interacting residues and further map out the binding sites on the protein structure. The NMR titration result showed that the binding interface of HMGB1 A-box is around loop-1 between helix-1 and helix-2. In addition, the additional contacts were found in N- and C-terminus. The N-terminal arm region of Hoxc9DBD is the major binding region and the loop between helix1 and helix2 is the minor binding region.
Arsa, Dewa Made Sri;Lee, Jonghoon;Won, Okjae;Kim, Hyongsuk
스마트미디어저널
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제11권7호
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pp.94-103
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2022
Weeds bring disadvantages to crops since they can damage them, and a clean treatment with less pollution and contamination should be developed. Artificial intelligence gives new hope to agriculture to achieve smart farming. This study delivers an automated weeds growth point detection using deep learning. This study proposes a combination of semantic graphics for generating data annotation and U-Net with pre-trained deep learning as a backbone for locating the growth point of the weeds on the given field scene. The dataset was collected from an actual field. We measured the intersection over union, f1-score, precision, and recall to evaluate our method. Moreover, Mobilenet V2 was chosen as the backbone and compared with Resnet 34. The results showed that the proposed method was accurate enough to detect the growth point and handle the brightness variation. The best performance was achieved by Mobilenet V2 as a backbone with IoU 96.81%, precision 97.77%, recall 98.97%, and f1-score 97.30%.
기질 화합물로써 26종의 2-thienyl 및 2-furyl 등 헤테로 고리($R_{l}$)가 치환된 방향족 ${\alpha},{\beta}$-불포화 케톤 유도체를 합성하고 벼도열병균(Pyricularia oryzae)과 토마토 역병균(Phytophtora infestans) 및 보리횐가루병균(Erysiphe graminis)에 대한 항균활성을 측정하여 치환($R_{2}$)-phenyl backbone의 변화에 따른 물리화학 상수들 사이의 정량적 구조-활성관계 (QSAR)를 검토하였다. 2-thienyl 치환체, 1-10의 벼도열병균에 대한 항균활성은 공명효과(R>0)와 분자굴절상수$M_{R}<0$)가 토마토 역병균의 경우에는 공명효과(R<0)와 입체효과(Es>0) 그리고 보리횐가루병균에 대하여는 치환기의 길이 ($L_{lopt.}=5.54{\AA}$)에 의존적이었다. 2-furyl 치환체, 11-26은 벼도열병균과 보리횐가루병균에 대하여는 공통적으로 적정값의 장효과 ($F_{opt}=0.49{\sim}l.11$)가 그리고 토마토 역병균에 대하여는 적정값의 입체효과($Es_{opt}=1.78$)와 지시변수들이 항균활성을 개선하는 요인으로 각각 영향을 미친다는 사실을 알았다. 그리고 2-thienyl 치환체들의 벼도열병균과 토마토 역병균에 대한 항균활성은 반비례 관계를 보이는 경향이었다.
지난 10년간 인터넷 트래픽의 기하급수적인 증가는 IP 프로토콜 프레임워크를 가장 중요한 네트워크 기술로 만들었다. 더욱이, 인터넷 서비스는 최선형 서비스 제공 위주에서 인터넷 폰, 비디오 컨퍼런스, 가상 현실, 인터넷 게임과 같은 새로운 형태의 실시간 멀티미디어 서비스들을 QoS보장과 함께 지원하기 위해서 차등화된 서비스 형태로 발전하고 있다. 최근, QoS 보장과 함께 광 대역폭의 요구 해결을 위해 다중 기가비트 파장을 제공하는 WDM 기술이 차세대 광 인터넷 백본망의 중심 기술로 부상하고 있다. WDM 기반의 차세대 광 인터넷 백본망에서 QoS 프레임워크는 QoS 보장형 서비스를 제공하기 위한 핵심 과제 중의 하나이다. 본 논문에서는 IP 서브망과 WDM 광 백본망에서 QoS 프레임워크와 관련된 성능 요구사항을 분석하고, GMPLS 제어 프로토콜을 이용하여 차세대 광 인터넷 백본망을 통해 종단간 QoS를 보장하기 위한 차등화된 광 QoS 서비스 프레임워크를 제안한다.
We build and analyze some types of queueing model to discuss capacity dimensioning of access links of a LAN interworking unit connected to the Internet backbone network. We assume that the IWU has a FIFO buffer to transmit IP packets to the Internet through the backbone. In order to analyze the system, we use a Poisson process and an MMPP process as input traffic models of IP packets and we use a general service time distribution as a service time model. But we use both an exponential service time and a deterministic service time in numerical examples for simple and efficient performance comparisons. As performance measures, we obtain the packet loss probability and the mean packet delay. We present some numerical results to show the effect of arrival rate, buffer size and link capacity on packet loss and mean delay.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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