The domination of the Internet by TCP-based services has spawned many efforts to provide high network utilization with low loss and delay in a simple and scalable manner. Active queue management (AQM) algorithms attempt to achieve these goals by regulating queues at bottleneck links to provide useful feedback to TCP sources. While many AQM algorithms have been proposed, most suffer from instability, require careful configuration of nonintuitive control parameters, or are not practical because of slow response to dynamic traffic changes. In this paper, we propose a new AQM algorithm, hybrid random early detection (HRED), that combines the more effective elements of recent algorithms with a random early detection (RED) core. HRED maps instantaneous queue length to a drop probability, automatically adjusting the slope and intercept of the mapping function to account for changes in traffic load and to keep queue length within the desired operating range. We demonstrate that straightforward selection of HRED parameters results in stable operation under steady load and rapid adaptation to changes in load. Simulation and implementation tests confirm this stability, and indicate that overall performances of HRED are substantially better than those of earlier AQM algorithms. Finally, HRED control parameters provide several intuitive approaches to trading between required memory, queue stability, and response time.
For the effective analysis of two dimensional plane problems, Treffiz finite elements and cavity elements have been proposed. These element matrix equaitons were formulated on the basis of hybrid variational principle and Treffiz function sets derived consitstently from the complex theoy of plane elasticity. In order to suggest the accuracy chatacteristics of the proposed Treffiz elements typical plane problems were analyzed and these results were compared with ones obtained by using the conveintional displacement type elements. The accuracy of the proposed elements is less sensitive to the element size and shape than the conventional displacement type elements. These elements, being able to be formed with multi-nodes, give the convenient modeling of an analytic domain. The cavity elements give the comparatively exact values of stress concentration factors of stress intensity factors and can be effectively used for the analysis of mechanical stuctures containing various cavities.
The combined method utilizing airborne LiDAR and GIS data is suggested to extract 3-dimensional hybrid city model including roads and buildings. Combining the two types of data is more efficient to estimate the elevations of various types of roads and buildings than using either LiDAR or GIS data only. This method is particularly useful to model the overlapped roads around the so called spaghetti junction. The preliminary model is constructed from the LiDAR data, which can give wrong information around the overlapped parts. And then, the erratic vertex points are detected by imposing maximum vertical grade allowable on the elevated roads. For the purpose of efficiency, the erratic vertex points are corrected through linear interpolation method. To avoid the erratic treatment of the LiDAR data on the facades of buildings 2 meter inner-buffer zone is proposed to efficiently estimate the height of a building. It is validated by the mean value (=5.1%) of differences between estimated elevations on 2 m inner buffer zone and randomly observed building elevations.
Most commercial CAD systems provide parametric modeling functions, and by using these capabilities designers can edit a CAD model in order to create design variants. It is necessary to transfer parametric information during a CAD model exchange to modify the model inside the receiving system. However, it is not possible to exchange parametric information of CAD models based on the cur-rent version of STEP. The designer intents which are contained in the parametric information can be lost during the STEP transfer of CAD models. This paper introduces a hybrid CAB model translator, which also uses the feature tree of commercial CAD systems in addition to the macro file to allow transfer of parametric information. The macro-parametric approach is to exchange CAD models by using the macro file, which contains the history of user commands. To exchange CAD models using the macro-parametric approach, the modeling commands of several commercial CAD systems are analyzed. Those commands are classified and a set of standard modeling commands has been defined. As a neutral fie format, a set of standard modeling commands has been defined. Mapping relations between the standard modeling commands set and the native modeling commands set of commercial CAD systems are defined. The scope of the current version is limited to parts modeling and assemblies are excluded.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제29권1호
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pp.65-83
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2022
Although various statistical methods have been developed to map time-dependent genetic factors, most identified genetic variants can explain only a small portion of the estimated genetic variation in longitudinal traits. Gene-gene and gene-time/environment interactions are known to be important putative sources of the missing heritability. However, mapping epistatic gene-gene interactions is extremely difficult due to the very large parameter spaces for models containing such interactions. In this paper, we develop a Gaussian process (GP) based nonparametric Bayesian variable selection method for longitudinal data. It maps multiple genetic markers without restricting to pairwise interactions. Rather than modeling each main and interaction term explicitly, the GP model measures the importance of each marker, regardless of whether it is mostly due to a main effect or some interaction effect(s), via an unspecified function. To improve the flexibility of the GP model, we propose a novel grid-based method for the within-subject dependence structure. The proposed method can accurately approximate complex covariance structures. The dimension of the covariance matrix depends only on the number of fixed grid points although each subject may have different numbers of measurements at different time points. The deviance information criterion (DIC) and the Bayesian predictive information criterion (BPIC) are proposed for selecting an optimal number of grid points. To efficiently draw posterior samples, we combine a hybrid Monte Carlo method with a partially collapsed Gibbs (PCG) sampler. We apply the proposed GP model to a mouse dataset on age-related body weight.
본 실험에서는 HRF의 조절단백질을 알아보기 위해 HRF를 bait로 한 yeast two hybrid assay를 실행한 결과 해당과정에 관여하는 TPI(triosephosphate isomerase)라는 효소를 발견하였으며, 가장 많이 중복되어 있었다. In vitro에서 HRF는 TPI의 C말단 잔기 부근(아미노산 156-249)이 상호작용에 주로 관여하는 부위임을 알 수 있었다. 또한, HeLa 세포에서 immunoprecipitation을 이용하여 HRF와 TPI의 상호작용이 실제 in vivo에서도 일어나는 현상이라는 것을 밝혔다. 결과적으로 HRF와 TPI 상호작용은 세포내 일정량이 존재하며 여러가지 신호전달에 의해 동시에 Na,K-ATPase와도 상호작용하는 것으로 생각된다.
June-Sik Kim;Ho-Sung Kim;Jong-Min Lee;Jae-Seok Kim;In-Young Kim;Sun I. Kim
대한의용생체공학회:의공학회지
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제23권1호
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pp.39-47
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2002
본 연구의 목적은 선형 변환을 이용한 레지스트레이션의 정확도를 높이는데 있다. 서로 다른 개인간의 뇌영상을 비교분석하기 위해서는 공통된 좌표계로 각 영상을 변환하는 작업이 필요하다 정확한 변환을 위해서는 전체적인 뇌영상의 매치와 국소적 영역의 매치가 모두 중요하다 일반적으로 상호정보를 이용한 레지스트레이션은 전체적인 뇌영상을 매치시키는데 유리하다. 그러나 관심영역에 대한 매치는 특징기반 레지스트레이션 방법이 더 유리하다. 본 논문에서 제시하는 통합 레지스트레이션은 특징정보와 더불어 복셀기반의 상호정보를 함께 사용하였다. 이러한 접근 방법은 정신분열증을 판단하는 기준으로 많이 사용되는 뇌량을 포함하는 뇌의 중심부분의 매칭에 유리함을 실험을 통해 확인하였다 상호정보만을 사용하는 복셀기반 레지스트레이션이나 탈라이락 좌표계를 이용한 정규화에 비해 본 연구의 통합 레지스트레이션은 전체적 뇌영상 뿐만 아니라 관심 영역에서의 레지스트레이션 오차가 더 작았다.
In this Paper, an attempt is made to establish a learning framework for robust planning and real-time execution control. Necessary definitions and concepts are clearly presented to describe real-time operational control in response to Plan disruptions. A general mathematical framework for disruption recovery is also laid out. Global disruption model is decomposed into suitable number of local disruption models. Execution Pattern is designed to capture local disruptions using decomposed-reverse neural mappings, and to further demonstrate how the decomposed-reverse mappings could be applied for solving disrubtion recovery problems. Two decomposed-reverse neural mappings, N-K-M and M-K-N are employed to produce transportation solutions in react-time. A potential extension is also discussed using the proposed mapping principle and other hybrid heuristics. Experimental results are provided to verify the proposed approach.
This paper presents the robot program for propeller grinding. A robot manipulator is constructed by combining a parallel and a serial mechanism to increase high sitffness as well as workspace. The robot program involves inverse/direct kinematics, velocity mapping, Jacobian, and etc. They are cerived in efficient formulations and implemented in a real time control. A velocity control is used to measure the hight of a propeller blade with a touch probe and a position control is performed to grind the surface of the blade.
Spatial estimation of environmental variables has been regarded as an important preliminary procedure for decision-making. A minimum variance criterion, which has often been adopted in traditional kriging algorithms, does not always guarantee the optimal estimates for subsequent decision-making processes. In this paper, a geostatistical framework is illustrated that consists of uncertainty modeling via stochastic simulation and risk modeling based on loss functions for the selection of optimal estimates. Loss functions that quantify the impact of choosing any estimate different from the unknown true value are linked to geostatistical simulation. A hybrid loss function is especially presented to account for the different impact of over- and underestimation of different land-use types. The loss function-specific estimates that minimize the expected loss are chosen as optimal estimates. The applicability of the geostatistical framework is demonstrated and discussed through a case study of copper mapping.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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