Alfalfa (Medicago sativa) is an important food and feed crop which rich in mineral sources. The WUSCHEL-related homeobox (WOX) gene family plays important roles in plant development and identification of putative gene families, their structure, and potential functions is a primary step for not only understanding the genetic mechanisms behind various biological process but also for genetic improvement. A variety of computational tools, including MAFFT, HMMER, hidden Markov models, Pfam, SMART, MEGA, ProtTest, BLASTn, and BRAD, among others, were used. We identified 34 MsWOX genes based on a systematic analysis of the alfalfa plant genome spread in eight chromosomes. This is an expansion of the gene family which we attribute to observed chromosomal duplications. Sequence alignment analysis revealed 61 conserved proteins containing a homeodomain. Phylogenetic study sung reveal five evolutionary clades with 15 motif distributions. Gene structure analysis reveals various exon, intron, and untranslated structures which are consistent in genes from similar clades. Functional analysis prediction of promoter regions reveals various transcription binding sites containing key growth, development, and stress-responsive transcription factor families such as MYB, ERF, AP2, and NAC which are spread across the genes. Most of the genes are predicted to be in the nucleus. Also, there are duplication events in some genes which explain the expansion of the family. The present research provides a clue on the potential roles of MsWOX family genes that will be useful for further understanding their functional roles in alfalfa plants.
노후화된 구조물의 균열 검사는 검사원이 직접 현장에서 측량 도구를 사용하여 육안으로 검사를 하는 방식이 대부분이다. 이러한 방식은 전문 작업 인력의 주관성에 크게 의존하게 되고, 많은 시간과 비용이 소모된다. 일관성과 신뢰성 있는 판단을 하기 위해 인공지능 이미지 분류 알고리즘을 활용하고 있다. 2018년부터는 이미지 전처리 단계에서 이미지 증강 기법이 높은 성능 향상을 이끌고 있어 사용되고 있는 추세이다. 본 연구에서는 이미지 증강 기법을 활용하여 콘크리트 구조물 균열에 관한 분석 알고리즘을 개발하고 증강 비율에 따른 정확도와 속도를 비교 측정하여 최적화를 하였다. 그 결과 정확성을 향상시키고 경제성을 감안했을 경우 8배에서 적정한 것으로 나타났다.
테이터 마이닝은 대용량의 데이터 셋을 분석하기 위하여 새로운 이론, 기법, 분석 툴을 제공하는 전산 지능분야의 새로운 영역중 하나이다. 데이터 마이닝의 주요 기법으로는 연관규칙 탐사, 분류, 클러스터링 등이 있다. 그러나 이들 기법을 기존 연구 방법들처럼 개별적으로 사용하는 것보다는 통합화하여 규칙들을 자동적으로 발견해내는 방법론이 필요하다. 이런 데이터 규칙 추출 방법론은 대량의 데이터들을 분석하여 성공적인 의사결정을 내리는데 도움을 줄 수 있기에 많은 분야에 이용될 수 있다. 본 논문에서는 계층적 클러스터링 알고리듬과 러프셋 이론을 이용하여 대량의 데이터로부터 의미 있는 규칙들을 발견해 내는 자동적인 규칙 추출 방법론을 제안한다. 또한 UCI KDD 아카이브에 포함되어 있는 데이터 셋을 이용하여 제안하는 방법에 대하여 실험을 수행하였으며, 실제 생성된 규칙들을 예시하였다. 이들 자동 생성된 규칙들은 효율적인 의사결정에 도움을 준다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권10호
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pp.135-146
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2023
An effective educational program warrants the inclusion of an innovative construction which enhances the higher education efficacy in such a way that accelerates the achievement of desired results and reduces the risk of failures. Educational Decision Support System (EDSS) has currently been a hot topic in educational systems, facilitating the pupil result monitoring and evaluation to be performed during their development. Insufficient information systems encounter trouble and hurdles in making the sufficient advantage from EDSS owing to the deficit of accuracy, incorrect analysis study of the characteristic, and inadequate database. DMTs (Data Mining Techniques) provide helpful tools in finding the models or forms of data and are extremely useful in the decision-making process. Several researchers have participated in the research involving distributed data mining with multi-agent technology. The rapid growth of network technology and IT use has led to the widespread use of distributed databases. This article explains the available data mining technology and the distributed data mining system framework. Distributed Data Mining approach is utilized for this work so that a classifier capable of predicting the success of students in the economic domain can be constructed. This research also discusses the Intelligent Knowledge Base Distributed Data Mining framework to assess the performance of the students through a mid-term exam and final-term exam employing Multi-agent system-based educational mining techniques. Using single and ensemble-based classifiers, this study intends to investigate the factors that influence student performance in higher education and construct a classification model that can predict academic achievement. We also discussed the importance of multi-agent systems and comparative machine learning approaches in EDSS development.
The drone serves the customers not served by vans. At the same time, considering the safety, policy and terrain as well as the need to replace the battery, the drone needs to be transported by truck to the identified station along with the parcel. From each such station, the drone serves a subset of customers according to a direct assignment pattern, i.e., every time the drone is launched, it serves one demand node and returns to the station to collect another parcel. Similarly, the truck is used to transport the drone and cargo between stations. This is somewhat different from the research of other scholars. In terms of the joint distribution of the drone and road vehicle, most scholars will choose the combination of two transportation tools, while we use three. The drone and vans are responsible for distribution services, and the trucks are responsible for transporting the goods and drone to the station. The goal is to optimize the total delivery cost which includes the transportation costs for the vans and the delivery cost for the drone. A fixed cost is also considered for each drone parking site corresponding to the cost of positioning the drone and using the drone station. A discrete optimization model is presented for the problem in addition to a two-phase heuristic algorithm. The results of a series of computational tests performed to assess the applicability of the model and the efficiency of the heuristic are reported. The results obtained show that nearly 10% of the cost can be saved by combining the traditional delivery mode with the use of a drone and drone stations.
Idowu David Awoyemi;Feliza Marie S. Mercado;Jewoong Moon
한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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제63권2호
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pp.295-318
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2024
This narrative review explores the transformative potential of immersive virtual reality (IVR) in enhancing high school students' mathematics competence, viewed through the lens of the technological, pedagogical, and content knowledge (TPACK) framework. This review comprehensively illustrates how IVR technologies have not only fostered a deeper understanding and engagement with mathematical concepts but have also enhanced the practical application of these skills. Through the careful examination of seminal papers, this study carefully explores the integration of IVR in high school mathematics education. It highlights significant contributions of IVR in improving students' computational proficiency, problem-solving skills, and spatial visualization abilities. These enhancements are crucial for developing a robust mathematical understanding and aptitude, positioning students for success in an increasingly technology-driven educational landscape. This review emphasizes the pivotal role of teachers in facilitating IVR-based learning experiences. It points to the necessity for comprehensive teacher training and professional development to fully harness the educational potential of IVR technologies. Equipping educators with the right tools and knowledge is essential for maximizing the effectiveness of this innovative teaching approach. The findings also indicate that while IVR holds promising prospects for enriching mathematics education, more research is needed to elaborate on instructional integration approaches that effectively overcome existing barriers. This includes technological limitations, access issues, and the need for curriculum adjustments to accommodate new teaching methods. In conclusion, this review calls for continued exploration into the effective use of IVR in educational settings, aiming to inform future practices and contribute to the evolving landscape of educational technology. The potential of IVR to transform educational experiences offers a compelling avenue for research and application in the field of mathematics education.
An innovative inertial reactive armor is being developed through a multi-discipline project. Unlike the well-known explosive or non-explosive reactive armour that uses high-energy explosives or bulging effect, the proposed inertial reactive armour uses active disc elements that is set to rotate rapidly upon impact to effectively deflect and disrupt shaped charges and kinetic energy penetrators. The effectiveness of the proposed armour highly depends on the tangential velocity of the impact point on the rotating disc. However,for a single layer armour with an array of high-speed rotating discs, the tangential velocity is relatively low near the center of the disc and is not available between the gap of the discs. Therefore, it is necessary to configure the armor with double layers to increase the tangential velocity at the point of impact. This paper explores a multi-objective geometry design optimization for the double-layered armor using Nelder-Mead optimization algorithm and integration tools of the python programming language. The optimization objectives include maximizing both average tangential velocity and high tangential velocity areas and minimizing low tangential velocity area. The design parameters include the relative position (translation and rotation) of the disc element between two armor layers. The optimized design results in a significant increase of the average tangential velocity (38%), increase of the high tangential velocity area (71.3%), and decrease of the low tangential velocity area (86.2%) as comparing to the single layer armor.
본 논문에서는 텍스트 코딩을 활용하여 최근 개발한 중등수학 모바일(Mobile) 콘텐츠에 관하여 소개한다. 해당 콘텐츠는 복잡한 계산에 대한 부담을 덜어주고 함수의 그래프를 쉽게 그리는 등의 실습이 가능하도록 설계되어, 학생들이 단순 문제 풀이 시간을 절약하는 대신 확보한 시간을 활용해 수학 문제의 본질을 이해하고 응용하는 능력을 기름으로써 자신감을 향상시키고자 하는 의도로 기획되었다. 또한 코드를 통해 문제를 해결하는 과정과 절차를 보다 잘 인지할 수 있도록 함으로써, 컴퓨팅 사고력(Computatonal Thinking)과 알고리즘적 사고 향상에 도움을 주고자 하였다. 두 차례 각기 다른 수준과 다른 배경을 가진 학생들을 대상으로 본 콘텐츠를 시범 적용한 사례(대학생 대상 대학 미분적분학 학습 전 복습, 고등학생 대상 수학 과목 예습)에서 얻은 데이터와 프로젝트 결과물을 바탕으로 본 콘텐츠가 중·고등학교 수학을 효율적으로 예습·복습한다거나, 지필로 불가능한 복잡한 계산 및 시뮬레이션을 통한 결과 예측 등의 활동을 수행하는 데 활용될 수 있음을 확인하였다.
Recently, one of the critical issues in the etching processes of the nanoscale devices is to achieve ultra-high aspect ratio contact (UHARC) profile without anomalous behaviors such as sidewall bowing, and twisting profile. To achieve this goal, the fluorocarbon plasmas with major advantage of the sidewall passivation have been used commonly with numerous additives to obtain the ideal etch profiles. However, they still suffer from formidable challenges such as tight limits of sidewall bowing and controlling the randomly distorted features in nanoscale etching profile. Furthermore, the absence of the available plasma simulation tools has made it difficult to develop revolutionary technologies to overcome these process limitations, including novel plasma chemistries, and plasma sources. As an effort to address these issues, we performed a fluorocarbon surface kinetic modeling based on the experimental plasma diagnostic data for silicon dioxide etching process under inductively coupled C4F6/Ar/O2 plasmas. For this work, the SiO2 etch rates were investigated with bulk plasma diagnostics tools such as Langmuir probe, cutoff probe and Quadruple Mass Spectrometer (QMS). The surface chemistries of the etched samples were measured by X-ray Photoelectron Spectrometer. To measure plasma parameters, the self-cleaned RF Langmuir probe was used for polymer deposition environment on the probe tip and double-checked by the cutoff probe which was known to be a precise plasma diagnostic tool for the electron density measurement. In addition, neutral and ion fluxes from bulk plasma were monitored with appearance methods using QMS signal. Based on these experimental data, we proposed a phenomenological, and realistic two-layer surface reaction model of SiO2 etch process under the overlying polymer passivation layer, considering material balance of deposition and etching through steady-state fluorocarbon layer. The predicted surface reaction modeling results showed good agreement with the experimental data. With the above studies of plasma surface reaction, we have developed a 3D topography simulator using the multi-layer level set algorithm and new memory saving technique, which is suitable in 3D UHARC etch simulation. Ballistic transports of neutral and ion species inside feature profile was considered by deterministic and Monte Carlo methods, respectively. In case of ultra-high aspect ratio contact hole etching, it is already well-known that the huge computational burden is required for realistic consideration of these ballistic transports. To address this issue, the related computational codes were efficiently parallelized for GPU (Graphic Processing Unit) computing, so that the total computation time could be improved more than few hundred times compared to the serial version. Finally, the 3D topography simulator was integrated with ballistic transport module and etch reaction model. Realistic etch-profile simulations with consideration of the sidewall polymer passivation layer were demonstrated.
본 논문은 특징을 효과적으로 병합하여 계층적 색인구조를 적용하는 광고영상의 분류기법에 대한 체계적 방법을 제안한다. 본 방법은 온라인 및 오프라인 상의 광고 영상 정보 관리를 위한 효과적인 응용으로써, 특별히 광고 영상정보의 추적을 위한 전처리 과정을 제공한다. 이를 위하여 전체 영상에 대한 일반적 정보를 포함하는 전역특징과 영상의 지역적 특성에 기반하는 지역특징을 고려한다. 고안된 지역특징은 영상 회전, 스케일링, 잡음추가, 빛의 변화에 불변하여 아핀(Affine) 변환에 의한 화면 차 영상에 대하여도 신뢰성 높은 매칭 도를 얻을 수 있고 동질의 영상 쌍을 검색하는데 있어서도 높은 정확도를 보여준다. 제안 방법은 우선 전역특징으로 전체영상자료에서 다수의 영상 쌍들로 개략적인 영상 군을 구성한 후에, 영상군안에서 지역특징에 의한 동질 영상 쌍들 즉 정밀한 영상 군들로 분리하는 정밀 매칭을 실행한다. 실행시간을 단축하기 위해 전형적인 클러스터링으로 전역특성이 유사한 영상들끼리 그룹화 함으로서 지역특징에 의한 동질 영상 쌍 간 과도한 매칭 시간의 문제점을 극복한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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