We present here the strategy of data integration for inference of genetic regulatory modules. First, we construct all possible combinations of regulators of genes using chromatin-immunoprecipitation(ChIP)-chip data. Second, hierarchical clustering method is employed to analyze mRNA expression profiles. Third, integration method is applied to both of the data. Finally, we construct a genetic regulatory module which is involved in the function of ribosomal protein synthesis.
본 논문에서는 가변 크기 블록 기반의 새로운 얼굴 특징 표현 방법을 제안한다. 기존 외형 기반의 얼굴 표정 인식 방법들은 얼굴 특징을 표현하기 위해 얼굴 영상 전체를 균일한 블록으로 분할하는 uniform grid 방법을 사용하는데, 이는 다음 두가지 문제를 가지고 있다. 얼굴 이외의 배경이 포함될 수 있어 표정을 구분하는 데 방해 요소로 작용하고, 각 블록에 포함된 얼굴의 특징은 입력영상 내 얼굴의 위치, 크기 및 방위에 따라 달라질 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 유의미한 표정변화가 가장 잘 나타내는 블록의 크기와 위치를 결정하는 가변 크기 블록 방법을 제안한다. 이를 위해 얼굴의 특정점을 추출하여 표정인식에 기여도가 높은 얼굴부위에 대하여 블록 설정을 위한 기준점을 결정하고 AdaBoost 방법을 이용하여 각 얼굴부위에 대한 최적의 블록 크기를 결정하는 방법을 제시한다. 제안된 방법의 성능평가를 위해 LDTP를 이용하여 표정특징벡터를 생성하고 SVM 기반의 표정 인식 시스템을 구성하였다. 실험 결과 제안된 방법이 기존의 uniform grid 기반 방법보다 우수함을 확인하였다. 특히, 제안된 방법이 형태와 방위 등의 변화가 상대적으로 큰 MMI 데이터베이스에서 기존의 방법보다 상대적으로 우수한 성능을 보여줌으로써 입력 환경의 변화에 보다 효과적으로 적응할 수 있음을 확인하였다.
In this research, we propose an automatic knowledge acquisition and composite knowledge expression mechanism based on machine learning and relational database. Most of traditional approaches to develop a knowledge base and inference engine of expert systems were based on IF-THEN rules, AND-OR graph, Semantic networks, and Frame separately. However, there are some limitations such as automatic knowledge acquisition, complicate knowledge expression, expansibility of knowledge base, speed of inference, and hierarchies among rules. To overcome these limitations, many of researchers tried to develop an automatic knowledge acquisition, composite knowledge expression, and fast inference method. As a result, the adaptability of the expert systems was improved rapidly. Nonetheless, they didn't suggest a hybrid and generalized solution to support the entire process of development of expert systems. Our proposed mechanism has five advantages empirically. First, it could extract the specific domain knowledge from incomplete database based on machine learning algorithm. Second, this mechanism could reduce the number of rules efficiently according to the rule extraction mechanism used in machine learning. Third, our proposed mechanism could expand the knowledge base unlimitedly by using relational database. Fourth, the backward inference engine developed in this study, could manipulate the knowledge base stored in relational database rapidly. Therefore, the speed of inference is faster than traditional text -oriented inference mechanism. Fifth, our composite knowledge expression mechanism could reflect the traditional knowledge expression method such as IF-THEN rules, AND-OR graph, and Relationship matrix simultaneously. To validate the inference ability of our system, a real data set was adopted from a clinical diagnosis classifying the dermatology disease.
Transcription factors regulate gene expression by binding to gene upstream region. Each transcription factor has the specific binding site in promoter region. So the analysis of gene upstream sequence is necessary for understanding regulatory mechanism of genes, under a plausible idea that assumption that DNA sequence motif profiles are closely related to gene expression behaviors of the corresponding genes. Here, we present an effective approach to the analysis of the relation between gene expression profiles and gene upstream sequences on the basis of kernel canonical correlation analysis (kernel CCA). Kernel CCA is a useful method for finding relationships underlying between two different data sets. In the application to a yeast cell cycle data set, it is shown that gene upstream sequence profile is closely related to gene expression patterns in terms of canonical correlation scores. By the further analysis of the contributing values or weights of sequence motifs in the construction of a pair of sequence motif profiles and expression profiles, we show that the proposed method can identify significant DNA sequence motifs involved with some specific gene expression patterns, including some well known motifs and those putative, in the process of the yeast cell cycle.
Data mining techniques can be applied to identify patterns of interest in the gene expression data. One goal in mining gene expression data is to determine how the expression of any particular gene might affect the expression of other genes. To find relationships between different genes, association rules have been applied to gene expression data set [1]. A notable limitation of association rule mining method is that only the association in a single profile experiment can be detected. It cannot be used to find rules across different condition profiles or different time point profile experiments. However, with the appearance of time-series microarray data, it became possible to analyze the temporal relationship between genes. In this paper, we analyze the time-series microarray gene expression data to extract the sequential patterns which are similar to the association rules between genes among different time points in the yeast cell cycle. The sequential patterns found in our work can catch the associations between different genes which express or repress at diverse time points. We have applied sequential pattern mining method to time-series microarray gene expression data and discovered a number of sequential patterns from two groups of genes (test, control) and more sequential patterns have been discovered from test group (same CO term group) than from the control group (different GO term group). This result can be a support for the potential of sequential patterns which is capable of catching the biologically meaningful association between genes.
본 논문에서는 인간의 중요한 감정표현 수단인 얼굴표정을 분석하는 방법을 제시하였다. 제안된 방법에서는 기준얼굴과 그의 혼합 비율의 관점에서 얼굴표정을 분석한다. 기준얼굴은 인간의 대표적인 얼굴표정인 놀람, 두려움, 분노, 혐오, 행복, 슬픔, 그리고 무표정으로 설정하였다. 얼굴 모델의 생성을 위해 일반 얼굴 모델이 얼굴영상으로 정합하는 방법을 사용하였다. 기준얼굴의 혼합 비율을 구하기 위해 유전자 알고리즘과 Simulated Annealing 방법을 사용하였고 탐색된 얼굴표정 정보를 이용한 얼굴표정 생성 실험을 통해 제안된 방법의 유용성을 입증하였다.
For the treatment of osteoarthritis, pulsed electromagnetic field stimulus has been suggested as a useful therapeutic method in rehabilitative medicine. Most studies have been performed under low-frequency and low-energy to find out biological properties for stimulating chondrocyte with pulsed magnetic field. In this study, the effect of strong pulse magnetic field on the human chondrosarcoma cells (SW-1353) has been investigated by means of cell counting, morphologies, and gene expression of cartilage extracellular matrix genes. The SW-1353 cells were exposed under the field intensities of 270, 100, 55, 36, and 26 mTesla during 6 hours a day in 5 consecutive days. The pulse magnetic field with an LRC oscillating signal has the pulse width of 0.126 msec and stimulation period of 1 sec. For the 270 and 100 mTesla stimulation, the cell proliferation significantly increased in 21-24% as compared with the non-stimulated cells. Gene expression of cartilage extracellular matrix genes (ACAN, COMP and COL2A1) was assayed by quantitative real time-PCR method. The ACAN gene expression showed a significant brightness, which means the increase on gene expression, compared with the non-stimulated cells. Our results suggest that the strong pulse magnetic field stimulation can be utilized to accelerate cell proliferation and gene expression on human chondrosarcoma cells.
The purpose of this study is to grope for plan methods through analyzing preferences on expression methods of materials for visual differentiation in hosing space. The results are as follows : First, we could know that finish material is the important element to make differential design in housing space. It is a effective method to use the color and material of finish materials. Second, we could find they preferred woods in materials and Y color, N9.5, bright and light in colors through grasping preference about types in material elements. The preferred texture is soft and the preferred patterns are solid and geometry. Third, it is a good method to mix materials which give us different season feeling, and to mix colors which are different tones to lead the differential design by materials in housing space. In case texture and patterns, what we mix similar things is the effective method. Fourth, preference of the expression method is manifested differently depending on the selected elements. so when we plan the housing, we have to consider that. lastly, I think this study will be a basic data on a study to differentiate the design of the residential space.
The purpose of this study was to investigate a comparison between method of depaysement of Surrealism and modern costume. Surrealism was based on Freud's theory of uncon\ulcornersciousness and Hegelian dialectic. I found that its method of expression and inspiration have a continuous influence on a field of fashion through preceding study. Surrealism stimulated Elsa Schiaparelli (1890-1973) to make creative and innovative costume which created a sensatio.i1 the world of fashion in 1930. And it have been influence on modern fashion. From this point of view, I examined surrealistic painter of Rene Magritte (1898-1967) to use shocking method of depaysement through literature and photographes. And I made researches on Paris London collcetions from 1989 to 1994 in the cause of analysis a comparison with depaysement in painting of R. Magritte. As the result of analysising main works of R.Magritte according classification of Suzi Gabric (an art critic), he was expressive of usual object in various of depaysement. I also proved that modern fashion which was new shocking, innovative and avant-garde presented unconsciousness through these expression of depaysement with common subject. In consequence, the method of expression of surrealism have been a durable influence on modern costume.
The purpose of this study is to develop basic data for the design of the housing space for unit that factors in the sentiment of the residents by using aesthetic elements and expression method to search for the ways to design housing space for differentiated unit. The results are as follows: First, aesthetic elements in the aesthetic element in the unit housing space for unit can be classified into basic elements and detailed elements. Second, it is possible to classify into distortion, mixing, superposition and juxtaposition methods. Third, use of the 'material' for 'wall' is recommended when designing differentiated housing space by using basic elements. At this time, expression using the method of 'mixing' is effective for inducing differentiation. In particular, elements that can perceive the difference in time are mixed, to add on slight differentiation. Fourth, 'illumination' and 'material' are used when designing differentiated housing space by using detailed elements. Fifth, preference degree of the expression method is manifested differently depending on the selected elements. Lastly, this study conducted a study on the preference level of the aesthetic elements and expression method targeting the experts alone to differentiate the design of the residential space for unit.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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