This study was conducted to assess the genetic diversity and population structure of 70 amaranth accessions collected from South and Southeast Asia using 14 simple sequence repeat (SSR) markers. In total, 67 alleles were detected, with an average of 4.79 per locus. Rare alleles comprised a large portion (46.3%) of the detected alleles, and 29 unique alleles associated with rice accessions were also discovered. The mean major allele frequency (MAF), genetic diversity (GD) and polymorphic information content (PIC) of the 14 SSR loci were 0.77, 0.36, and 0.34, respectively. A model-based structural analysis revealed the presence of three subpopulations. The genetic relationships revealed by the neighbor-joining tree method were fairly consistent with the structure-based membership assignments for most of the accessions. All 70 accessions showed a clear relationship to each cluster without any admixtures. We observed a relatively low extent of genetic exchange within or among amaranth species from South and Southeast Asia. The genetic diversity results could be used to identify amaranth germplasms and so facilitate their use for crop improvement.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.4
no.7
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pp.235-238
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2015
IEEE 802.15.4 is the well-established standard enabling wireless connectivities among wireless sensor nodes. However, the wireless sensor networks based on IEEE 802.15.4 are inherently vulnerable to hidden nodes collision because the wireless sensor nodes have very limited communication range and battery life time. In this paper, we propose the advanced method of mitigating hidden nodes collision in IEEE 802.15.4 base wireless sensor networks by clustering sensor nodes according to channel quality information. Moreover, we deal with the problem of resource allocation for each cluster.
Wireless sensor network system collects and analyzes real-time data that have been requested by the many application nodes. This paper has constructed a sensor network cluster with various elements in the Gunsan City area of Jeollabuk-do, S.korea. The purpose of this paper is to utilize the constructed system in order to illustrate the real-time data in a diagram and analyze it to deduce the change ratio. The resulting analysis contents allow simple data interpretation by illustrating the data in change ratio by time, space, and motional directions. This analytical method will offer great benefit to those users using the wireless sensor network.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2008.06c
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pp.194-197
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2008
생물학자들은 기능이 밝혀진 단백질들로부터 치환된 몇몇의 잔기를 이용해 새로운 유용한 단백질들을 만든다. 만들어진 단백질은 높은 서열 유사성을 가지는데 우리는 이런 유사한 서열들로 구성되어 있는 클러스터를 서열 클러스터라고 정의한다. 이 논문에서는 서열정렬방법을 이용하여 서열들의 클러스터에 새로운 요약적 표현방법을 제안한다. 먼저 클러스터 안의 모든 서열들 각각의 거리에서 최소거리를 갖는 서열을 대표로 선택한다. 이 서열거리는 계산된 정렬스코어에 의해 얻을 수 있고 서열정렬의 결과에서 변환된 서열을 Edit-Script라고 불리는 보존정보에 저장한다. 대표로 선택된 서열과 각 클러스터의 Edit-Script가 데이터베이스에 저장되고 이 정보로 각 클러스터의 서열들이 보다 쉽게 만들어진다. 본 연구의 결과에서 Edit-Script의 정보를 이용하면 클러스터안의 서열들의 유사도이 55% 넘었을 때 사이즈가 감소된 것을 알 수 있다. 또한 데이터베이스에서 검색하려는 서열과 관련된 서열들을 검색할 때 데이터베이스 있는 대표서열들을 먼저 비교해 본 후 가장 거리가 가까운 대표서열을 선택하여 그 안의 클러스터 구성서열들과 검색하기 때문에 검색 시간을 단축시킬 수 있다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2008.06c
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pp.26-30
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2008
Currently an automated methodology based on data mining techniques is presented for the prediction of customer load patterns in long duration load profiles. The proposed our approach consists of three stages: (i) data pre-processing: noise or outlier is removed and the continuous attribute-valued features are transformed to discrete values, (ii) cluster analysis: k-means clustering is used to create load pattern classes and the representative load profiles for each class and (iii) classification: we evaluated several supervised learning methods in order to select a suitable prediction method. According to the proposed methodology, power load measured from AMR (automatic meter reading) system, as well as customer indexes, were used as inputs for clustering. The output of clustering was the classification of representative load profiles (or classes). In order to evaluate the result of forecasting load patterns, the several classification methods were applied on a set of high voltage customers of the Korea power system and derived class labels from clustering and other features are used as input to produce classifiers. Lastly, the result of our experiments was presented.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.06a
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pp.16-18
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2006
데이터마이닝 기법의 클러스터링 알고리즘은 생물정보학에서 데이터 셋의 사전 정보를 고려하지 않고 중요한 유전적, 생물학적 상호작용을 찾기 위하여 적용되고 있다. 그러나 다양한 형식의 수많은 알고리즘들은 바이오데이터의 다양한 특성들과 실험의 가정 때문에 다른 클러스터링 결과들을 만들 수 있다. 본 논문에서는 바이오 데이터 셋의 특성에도 적합하면서 양질의 클러스터링 결과를 만들기 위한 새로운 방법을 제안한다. 이 방법은 여러 가지 클러스터링 알고리즘의 결과들을 유전자 알고리즘의 기본 개념인 진화적 환경에서 가장 적합한 형질을 선택하는 문제와 결합하였다. 그리고 실제 데이터 셋을 이용하여 우리의 제안하는 방법을 증명하고 실험 결과로 최적의 클러스터 결과를 보인다.
Journal of the Korean Applied Science and Technology
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v.37
no.1
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pp.76-82
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2020
Big data analysis in healthcare research seems to be a necessary strategy for the convergence of sports science and technology in the era of the Fourth Industrial Revolution. The purpose of this study is to provide the basic review to secure the diversity of big data and healthcare convergence by discussing the concept, analysis method, and application examples of big data and by exploring the application. Text mining, data mining, opinion mining, process mining, cluster analysis, and social network analysis is currently used. Identifying high-risk factor for a certain condition, determining specific health determinants for diseases, monitoring bio signals, predicting diseases, providing training and treatments, and analyzing healthcare measurements would be possible via big data analysis. As a further work, the big data characteristics provide very appropriate basis to use promising software platforms for development of applications that can handle big data in healthcare and even more in sports science.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.31
no.10
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pp.1-9
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2003
In GRID environments, an efficient load balancing algorithm should be adopted since the system performances of GRID system are not homogeneous. In this work, a new two-step mesh-partitioning scheme based on the graph-partitioning scheme was introduced to consider the difference of system performance. In the two-step mesh-partitioning scheme, the system performance weights were calculated to reflect the effect of heterogeneous system performances and WEVM(Weighted Edge and vertex Method) was adopted to minimize the increase' of communications. Numerical experiments were carried out in multi-cluster environment and WAN (Wide Area Network) environment to investigate the effectiveness of the two-step mesh-partitioning scheme.
Purpose: The purpose of this study was to examine the muscle activity of the trunk muscles during balance exercises on a stable and unstable surface in patients with stroke. Methods: Thirteen subjects (8 males, 5 females) with stroke were enrolled in the study. Muscle activity was recorded using surface EMG electrodes from the affected side of the erector spinae, external oblique, and internal oblique muscles. The exercise was performed under three conditions. For the first condition for balance exercise, subjects were instructed to sit on an exercise mat with legs extended. The second condition was to sit with legs extended, with a balance pad under their buttocks. The third condition was to sit with legs extended, have a balance pad under the buttocks and a balance cushion under the lower legs. Results: This study showed significant differences in EMG activities during both arm lifting exercise and weight shifting exercise between conditions. This study showed that the EMG activities of the erector spinae, external oblique, and internal oblique muscles were significantly higher when the trunk exercise was performed using the balance pad with balance ball than when using the stable surface. Conclusion: In conclusion, performing balance exercises using an unstable surface is a useful method for facilitating trunk-muscle strength and hence trunk stability.
Market Segmentation for Freight Transportation has been used to know the strategies both efficiency of freight transportation market and attraction of freight volume for carriers. It was so difficult to understand the individual preference of shippers that all shippers could be only homogenized through market segmentation. In Korea. standard Industrial classification has been used for freight market segmentation. This study evaluated another new market segmentation method for manufacturing industry. From the study, we knew that the best relevant market segmentation criterion was annual input-output volume, which showed excellent segmenting ability. Also. the results showed many differences against segmentation results according to standard industrial classification. This study had a meaning as a new trial which segmented freight transportation market using company size and shipment characteristic data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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