Ferritin light heavy chain (FLHC) gene는 일부 중금속과 결합, 저장 및 운반하여 무독화 시킬 수 있는 것으로 알려져 있다. Fe 관련 유전자인 FLHC유전자를 식물 발현용 promoter인 35S promoter와 Tnos를 사용하여 식물 형질전환용 vector를 재조합하였다. 식물세포형질전환용 binary vector는 상기 cassette vector가 조립이 매우 양호하며 border sequence를 가지고 있는 pRD400 binary vector를 사용하여 최종적으로 가나마이신 내성 유전자 (NPT II gene)와 tadpole ferritin heavy chain gene 및 human ferritin light chain gene를 함유하고 있는 binary vector를 재조합하였다. Binary vector의 아그로박테리움에 도입은 triparental mating 방법에 의하여 수행하여 AB배지 및 가나마이신 함유 배지에서 disarmed Ti-vector를 가지고 있는 Agrobacterium tumefaciens MP90/FLHC을 선발하였다. FLHC 유전자 도입된 식물형질전환용 binary vector를 이용하여 형질전환방법을 변형하여 많은 embryo를 유도하였으며 유도된 embryo들은 GA 10mg/L가 첨가된 배지에 지상부를 유도하였다. 형질전환체식물체의 정상적인 생장을 유도하기 위해 최적의 배양조건을 조사하였던 바, 비교적 1/3 MS배지에서 뿌리의 생장과 지상부의 생장이 균일하게 생장하는 경향을 보였으며, 뿌리와 줄기가 잘 발달된 약 7cm의 유식물체를 대량으로 증식하여, 모래와 흙이 1:1로 혼합된 토양에 옮겼다.
고등식물의 형질전환용 유전자운반체로써 가장 많이 사용되고 있는 Ti-plasmid를 이용해서 당근세포를 형질 전환시키기 위한 연구의 일환으로 Agrobacterium spp를 helper로 이용하여 NPT II gene를 함유하고 있는 binary vector GA472를 당근세포에 삽입시켜 kanamycin에 대해 저항성을 나타내는 세포주를 선발하고자 본 연구를 수행하였다. 국내 토양에서 선발한 A.tumefaciens 2종과 disarmes된 PC2760 그리고 hypervirulent균주인 A281에 tri-parental mating 방법에 의해서 binary vector인 pGA472을 도입하여 transconjungants인 A. tumefaciens c-23-1/pGA472,K29-1/pGA472, PC2760/PGA472 그리고 A281/pGA472를 획득하였다. Transconjungants는 plasmid의 분리, 정제방법에 의해서 추출한 후 0.7% agarose gel 상에서 관찰해 본 결과 4균주 공히 NTPII gene이 삽입된 pGA472와 Ti-plasmid를 함유하고 있는 것을 확인 하였다. 확인된 conjugant와 당근정상조직을 동시배양방법에 의해서 형질전환을 유도한 후 정상조직은 전혀 생존이 되지않은 kanamycin에 대해서 저항을 나타내는 callus를 선발할 수 있었다.
In this paper, we propose impr oved binary tree vector quantization based on spatial sensitivity which is one of the human visual properties. We combine the weights based on spatial masking effect according to changes of three primary colors in blocks of images with the process of splitting nodes using eigenvector in binary tree vector quantization. The test results show that the proposed method generates the quantized images with fine color and performs better than the conventional method in terms of clustering the similar regions. Also the proposed method can get the better result in subjective qualify test and PSNR.
인터넷 라우터는 라우팅 테이블로부터 입력 패킷의 목적지 주소에 맞는 다음 홉을 찾아 입력 패킷을 내보내는 패킷 포워딩을 수행하여야 한다. 그러나 링크 기술의 발달과 더불어 인터넷 사용자의 급증으로 인하여 입력되는 패킷과 같은 속도로 패킷을 처리하는데 어려움을 겪고 있다. 따라서 보다 빠른 주소 검색을 제공하기 위한 여러 이진 검색 알고리즘들이 제안되었다. 그러나 기존에 나와 있는 대부분의 이진 검색 알고리듬들의 구조는 불균형 구조로서, 메모리 접근 횟수가 많아 빠른 주소 검색이 어렵다는 단점이 있다. 균형 구조를 갖는 경우에는 프리픽스 복사로 인하여 원래 프리픽스 수보다 노드 수가 늘어나는 단점이 있다. 본 논문에서는 균형 구조를 갖는 새로운 이진 검색 알고리즘을 제안한다. 제안된 구조에서는 디스조인트(disjoint)한 프리픽스들 즉, 이진 트라이(binary trio)에서 리프 노드에 위치한 프리픽스들만으로 이진 검색 트리를 구성하고, 각 노드에 프리픽스의 네스팅(nesting) 관계에 대한 정보를 담는 프리픽스 벡터(prefix vector)를 두도록 하였다. 그러므로 실제 프리픽스의 수 보다 훨씬 적은 수의 노드를 갖는 균형 이진 트리를 형성함으로서, 검색 성능을 매우 향상시킨 새로운 구조이다.
포플러류(類)에 대(對)한 유용유전자(有用遺傳子) 삽입에 관(關)한 기초(基礎) 연구(研究)로서, 북미(北美)의 자연잡종(自然雜種) 포플러, P. alba ${\times}$ P. grandidentata 3 클론을 대상으로 Agrobacterium tumefaciens A281과 A348 strain의 감염력을 조사(調査)하였다. Kanamycin 저항성(低抗性)의 neomycin phosphotransferase (NPT-II) 유전자(遺傳子)를 가진 Agrobacterium binary pGA 472 vector와 이들 조직배양(組織培養)된 세 클론의 잎조각을 함께 배양(培養)하여, 형질전환(形質轉換)된 부위(部位)를 선발(選拔)하기 위해서 kanamycin sulfate의 적정농도(適正濃度)를 조사(調査)하였다. A281과 A348 strain 중(中) A281 strain이 가지고 있는 pTiBo542가 binary vector system의 helper plasmid로서의 역할에 가장 적합한 것으로 나타났다. 비교적 저농도(低濃度)(10mg/l)의 kanamycin sulfate가 잎조각배양으로 부터 식물체(植物體) 유도를 억제하였다. Kanamycin 저항성(低抗性) 유전자(遺傳子)가 내포된 Agrobacterium binary vector와 잎조각을 함께 배양(培養)한 후(後) kanamycin에 대한 저항성(低抗性)을 가진 callus가 kanamycin(60mg/l)이 들어있는 식물체 유도배지에서 선발(選拔)되었다. Kanamycin 저항성(低抗性) 유전자(遺傳子)에 의해 형질전환된 이들 kanamycin 저항성(低抗性) callus와 정상적인 비교 callus를 kanamycin이 들어있는 식물체(植物體) 유도배지에서 배양(培養)했을때 정상적인 비교 callus는 50mg/l의 kanamycin 농도(濃度)에서 생장(生長)이 억제된 반면, 형질전환(形質轉換)된 kanamycin 저항성(低抗性) callus는 200mg/l의 kanamycin 농도(濃度)에서도 생장(生長)을 계속하였다.
최근 기계학습 분야에서 커널머신을 이용한 대표적 학습기로 Support Vector Machines (SVM)이 주목 받고 있다. SVM은 통계적 학습이론에 기반하여 뛰어난 일반화 성능을 보여주며, 다양한 패턴인식 문제에 적용되고 있다. 그러나. SVM은 이진 분류기이므로 일반적인 다중 클래스 문제에 곧바로 적용할 수 없다. SVM을 다중 클래스 문제의 하나인 얼굴인식에 도입하기 위한 방법으로는, One-Per-Class와 All-Pairs가 대표적이다. 상기 두 방법은 다중 클래스 문제를 여러 개의 이진 클래스 문제로 분할하고, 이들을 다시 종합하여 최종 결정을 내리는 출력코딩이라는 일반적인 방법에 속한다. 본 논문에서는 이진 분류기인 SVM의 다중 클래스 분류기 확장 방안으로 출력코딩 방법론을 설명한다. 또한 출력코딩 방법론의 대표적인 이론적 기반인 ECOC(Ewor-Correcting Output Codes)를 근간으로 하는 새로운 출력코딩 방법들을 제안하고, 얼굴인식 실험을 통해 SVM을 기반 분류기로 사용할 경우의, 출력코딩 방법의 특성을 비교$\cdot$분석한다.
International journal of advanced smart convergence
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제5권3호
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pp.8-15
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2016
In recent years, one of deep learning models called Deep Belief Network (DBN) which formed by stacking restricted Boltzman machine in a greedy fashion has beed widely used for classification and recognition. With an ability to extracting features of high-level abstraction and deal with higher dimensional data structure, this model has ouperformed outstanding result on image and speech recognition. In this research, we assess the applicability of deep learning in dna classification level. Since the training phase of DBN is costly expensive, specially if deals with DNA sequence with thousand of variables, we introduce a new encoding method, using decimal-binary vector to represent the sequence as input to the model, thereafter compare with one-hot-vector encoding in two datasets. We evaluated our proposed model with different contrastive algorithms which achieved significant improvement for the training speed with comparable classification result. This result has shown a potential of using decimal-binary vector on DBN for DNA sequence to solve other sequence problem in bioinformatics.
Binary vectors, pBI-ActR1, pBI-ActF1 and pBSH-ActR1, were constructed using pGA642, the replication origin of pTi12 and the rice actin promoter. The sizes of pBI-ActR1, pBI-ActF1 and pBSH-ActR1 were 12.9 kb, 13.2 kb and 11.95 kb, respectively. These vectors containing a rice actin promoter followed by a GUS structural gene could induce stronly the expression of GUS gene in transformed rice cells. Rice explants from 3-4 day old seedlings after germinatin were cocultured with A. tumefaceins harboring pBI-ActR1, pBI-ActF1 or pBSH-ActR1, and then GUS expression in the explants was assayed. Transformation of rice explants by these binary vectors was tissue-specific, such that the meristematic regions of shoot apex, root and hypocotyl were transformed by these binary vectors.
This article describes the hardware design scheme of Hamming MAXNET algorithm which is appropriate for binary pattern classification with minimum HD measurement between stimulus vector and storage vector. Circuit integration is profitable to Hamming MAXNET because the structure of hamming network have a few connection nodes over the similar neuro-algorithms. Designed hardware is the two-layered structure composed of hamming network and MAXNET which enable the characteristics of low power consumption and fast operation with biline volgate sensing scheme. Proposed Hamming MAXNET hardware was designed as quantize-level converter for simulation, resulting in the expected binary pattern convergence property.
본 논문에서는 인간의 시각 특성의 하나인 공간 지각 특성을 고려하여 고유벡터를 이용한 이진 트리 벡터양자화를 하는 개선된 양자화 기법을 제안한다. 제안 방법은 고유벡터를 이용한 이진 트리 벡터 양자화의 두노드로 분할하는 과정에 영상의 블록 내 칼라 변화에 따른 시각 시스템의 특성을 가중치로 결합하여 양자화를 하였다. 그리고 원영상의 밝기성분과 양자화영상의 밝기성분의 차영상을 이용해 MTF(modulation transfer function)를 고려하여 양자화 영상의 화질을 평가한다. 제안 방법은 적은 레벨의 양자화된 영상을 구할 수 있었으며. 영상이 차지하는 자원을 효과적으로 감소시킬 수 있었다. 이는 기존의 방법보다 색상이 선명해지며 유사한 영역의 분할에 뛰어난 성능을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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