• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권12호
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• pp.4456-4475
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• 2021

The system for re-identifying persons is used to find and verify the persons crossing through different spots using various cameras. Much research has been done to re-identify the person by utilising features with deep-learned or hand-crafted information. Deep learning techniques segregate and analyse the features of their layers in various forms, and the output is complex feature vectors. This paper proposes a distinctive framework called Integrated Level Feature Pattern (ILFP) framework, which integrates local and global features. A new deep learning architecture named modified XceptionNet (m-XceptionNet) is also proposed in this work, which extracts the global features effectively with lesser complexity. The proposed framework gives better performance in Rank1 metric for Market1501 (96.15%), CUHK03 (82.29%) and the newly created NEC01 (96.66%) datasets than the existing works. The mean Average Precision (mAP) calculated using the proposed framework gives 92%, 85% and 98%, respectively, for the same datasets.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제42권2호
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• pp.257-281
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• 2024

In real life, a decision-maker can assign multiple values for pairwise comparison with a certain confidence level. Studies incorporating multi-choice parameters in multi-criteria decision-making methods are lacking in the literature. So, In this work, an extension of the Best-Worst Method (BWM) with multi-choice pairwise comparisons and multi-choice confidence parameters has been proposed. This work incorporates an extension to the original BWM with multi-choice uncertainty and confidence level. The BWM presumes the Decision-Maker to be fully confident about preference criteria vectors best to others & others to worst. In the proposed work, we consider uncertainty by giving decision-makers freedom to have multiple choices for preference comparison and having a corresponding confidence degree for each choice. This adds one more parameter corresponding to the degree of confidence of each choice to the already existing MCDM, i.e. multi-choice BWM and yields acceptable results similar to other studies. Also, the consistency ratio remained low within the acceptable range. Two real-life case studies are presented to validate our study on proposed models.

• Journal of Microbiology and Biotechnology
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• 제26권1호
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• pp.160-170
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• 2016

The increasing spread of antibiotic-resistant pathogens has raised the interest in alternative antimicrobial treatments. In our study, the functionally active gram-negative bacterium bacteriophage CP933 endolysin was produced in Nicotiana benthamiana plants by a combination of transient expression and vacuole targeting strategies, and its antimicrobial activity was investigated. Expression of the cp933 gene in E. coli led to growth inhibition and lysis of the host cells or production of trace amounts of CP933. Cytoplasmic expression of the cp933 gene in plants using Potato virus X-based transient expression vectors (pP2C2S and pGR107) resulted in death of the apical portion of experimental plants. To protect plants against the toxic effects of the CP933 protein, the cp933 coding region was fused at its Nterminus to an N-terminal signal peptide from the potato proteinase inhibitor I to direct CP933 to the delta-type vacuoles. Plants producing the CP933 fusion protein did not exhibit the severe toxic effects seen with the unfused protein and the level of expression was 0.16 mg/g of plant tissue. Antimicrobial assays revealed that, in contrast to gram-negative bacterium E. coli (BL21(DE3)), the gram-positive plant pathogenic bacterium Clavibacter michiganensis was more susceptible to the plant-produced CP933, showing 18% growth inhibition. The results of our experiments demonstrate that the combination of transient expression and protein targeting to the delta vacuoles is a promising approach to produce functionally active proteins that exhibit toxicity when expressed in plant cells.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권9호
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• pp.131-138
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• 2013

본 논문에서는 등장인물이 대사에서사용한감정어를 이용하여 등장인물의 감정 유형을 분류하는 방법을 제안하고 성능을 평가한다. 감정 유형은 긍정, 부정, 중립의 3 종류로 분류하며, 등장인물이 사용한 감정어를 누적하여 3 종류의 감정 유형 중에 어디에 속하는지를 파악한다. 대사로부터 감정어를 추출하기 위해 WordNet 기반의 감정어 추출 방법을 제안하고 감정어가 가진 감정 성분을 벡터로 표현하는 방식을 제안한다. WordNet은 영어 단어 간에 상위어와 하위어, 유사어 등의 관계로 연결된 네트워크 구조의 사전이다. 이 네트워크 구조에서 최상위의 감정항목과의 거리를 계산하여 단어별감정량을 계산하여 대사를 30 차원의 감정벡터로 표현한다. 등장인물별로 추출된 감정 벡터 성분들을 긍정, 부정, 중립의 3가지 차원으로 축소하여 표현한 후, 등장인물의 감정 성향이 어떻게 나타나는지를 추출한다. 또한 감정 성향의 추출 성능에 대해 헐리우드 영화 4개의 영화에서 12명의 등장인물을 선정하여 평가하여 제안한 방법의 효율성을 측정하였다. 대사는 영어로 이루어진 대사만을 사용하였다. 추출된 감정 성향 판단 성능은 75%의 정확도로 우수한 추출 성능을 나타내었다.

• 혜화의학회지
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• 제21권1호
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• pp.33-52
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• 2012

To evaluate the efficacy of Keonkangbujatang (KKBT) in osteoarthritis treatments, C57BL/10 mice were treated with papain to induce osteoarthritis, and anti-arthritic effects were measured. To ensure safety of the KKBT sample, ALT, AST, BUN, and creatinine levels were measured, and they were all within the normal range. Based on the fact that suppression of inflammatory cytokines leads to the improvement of arthritis, IL-1b, IL-6, TNF-a, and MCP-1 production levels were measured. The cytokines were significantly decreased in serum. Also, mRNA levels of IL-1b, IL-6, and iNOS-II were significantly decreased in joint tissues. PGE2, a usual inflammation vector, and LTB4, TXB2, that are involved in the onset and deterioration of inflammation, were all significantly decreased. The levels of white blood cells, neutrophiles, and mononucleophiles also decreased, although the numbers were not significantly large. I*mmune-modulation of KKBT in the pathological mechanism of cartilage deterioration by inflammatory cells and their vectors was proved. This study should provide basis for the development of effective therapeutics as well as use in clinical practice.

• Genomics & Informatics
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• 제17권4호
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• pp.39.1-39.20
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• 2019

Analyzing patterns in data points embedded in linear and non-linear feature spaces is considered as one of the common research problems among different research areas, for example: data mining, machine learning, pattern recognition, and multivariate analysis. In this paper, data points are heterogeneous sets of biosequences (composite data points). A composite data point is a set of ordinary data points (e.g., set of feature vectors). We theoretically extend the derivation of the largest generalized eigenvalue-based distance metric D_ij(γ₁) in any linear and non-linear feature spaces. We prove that D_ij(γ₁) is a metric under any linear and non-linear feature transformation function. We show the sufficiency and efficiency of using the decision rule $\bar{{\delta}}_{{\Xi}i}$(i.e., mean of D_ij(γ₁)) in classification of heterogeneous sets of biosequences compared with the decision rules min_𝚵iand median_𝚵i. We analyze the impact of linear and non-linear transformation functions on classifying/clustering collections of heterogeneous sets of biosequences. The impact of the length of a sequence in a heterogeneous sequence-set generated by simulation on the classification and clustering results in linear and non-linear feature spaces is empirically shown in this paper. We propose a new concept: the limiting dispersion map of the existing clusters in heterogeneous sets of biosequences embedded in linear and nonlinear feature spaces, which is based on the limiting distribution of nucleotide compositions estimated from real data sets. Finally, the empirical conclusions and the scientific evidences are deduced from the experiments to support the theoretical side stated in this paper.

• 한국음향학회지
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• 제14권3호
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• pp.71-81
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• 1995

본 논문에서는 수중에서 발생되는 전이 신호의 자동 식별을 위하여 특징벡타를 추출하는 기법과 식별 알고리즘에 대하여 논한다. 특징벡타 추출기법으로 적은 계수로도 우수한 성능을 보이는 wavelet 변환을 사용한 방법을 제안하고 기종의 고전적인 방법들과 비교한다. 자동식별을 위해서는 MLP (Multilayer Perceptron), RBF (radial Basis Function), MLP-클래스 등 세 종류의 신경회로망을 사용하고, 성능 및 신뢰성을 높이기 위해서 두가지 특징벡타 및 세 식별기를 결합하는 방법을 사용한다. Traco의 표준 천이 데이터 집합 (standard transient data set) I과 모의 실험 데이터를 사용하여, 주어진 천이신호가 배경잡음에 비하여 충분히 에너지가 크고, 유한개의 소음원이 존재하며, 동시에 둘 이상의 소음원이 존재하지 않는다는 가정하에서 제안된 특징벡타 추출기법과 식별 알고리즘의 우수성을 확인한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제3권3호
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• pp.298-308
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• 2000

본 논문에서는 고정된 평면에 대한 움직이는 정규 다면체의 가까운 점들을 효과적으로 찾는 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘은 문제를 효율적으로 해결 위하여 다면체의 각 면에서 정의되는 단위 법선 벡터들에 의해 구성되는 구면 보로노이 다이아그램을 이용한다. 일반적인 보로노이 다이아그램이 O(nlogn) 시간에 구성되는 것에 반하여 여기에 사용되는 구면 보로노이 다이아그램은 O(n)에 구할 수 있음을 보인다. 이를 본 문제에 적용하면 구면 위치 파악 문제로 전환할 수 있다. 따라서, 주어진 시점에서의 근점은 O(logn) 시간에 구할 수 있고, 다면체의 움직임에 따라 변하는 근점들의 리스트는 (equation omitted) 시간에 구할 수 있다. 이때, m$^{j}$ $_{k}$ (1$\leq$j$\leq$s)는 질의점이 지나는 구면 보로노이 다이아그램의 영역 sreg(equation omitted)의 선분의 개수이다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 컴퓨터 애니메이션과 로보틱스 분야에서 충돌지점을 찾는 문제에 효과적으로 사용될 수 있다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권1호
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• pp.51-56
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• 2017

질의응답 문제를 인공지능 모델을 통해 해결하는 연구는 메모리 네트워크의 등장으로 인해 방법론의 변화를 맞이하고 있으며, 그 중 동적 메모리 네트워크(DMN)는 인간 기억 체계에 착안하여 신경망 기반의 주의 기제를 적용하면서, 질의응답에서 일어나는 각 인지 과정들을 모듈화 했다는 특징들을 갖는다. 본 연구에서는 부족한 학습 데이터를 확장 시키고, DMN이 내포하고 있는 시간 인식의 한계를 개선해 정답률을 높이고자 한다. 실험 결과, 개선된 DMN은 1K-bAbI 문제의 테스트 데이터에서 89.21%의 정답률과, 95%를 질의응답 통과의 기준의 정답률으로 가정할 때 12개의 과제를 통과하는 성능을 보여 정확도 면에서 기존의 DMN에 비해 13.5%p 만큼 더 높고, 4개의 과제를 추가로 통과하는 성능 향상을 보여주었다. 또한 뒤이은 실험을 통해, 데이터 내에서 비슷한 의미 구조를 가지는 단어들은 벡터 공간상에서 강한 군집을 이룬다는 점과, 일화 기억 모듈 통과 횟수와 근거 사실 수의 성능에 큰 영향을 미치는 직접적인 연관성을 발견하였다.

• Journal of Microbiology and Biotechnology
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• 제2권4호
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• pp.243-247
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• 1992

The thr operon of Escherichia coli TF427, an $\alpha$-amino-$\beta$-hydroxyvaleric acid (AHV)-resistant threonine overproducer, was cloned in a pBluescriptII $KS^＋$ plasmid by complementation of E. coli mutants. All clones contained a common 8.8 kb HindIII-generated DNA fragment and complemented the thrA, thrB, and thrC mutants by showing that these clones contained the whole thr operon. This thr operon was subcloned in the plasmid vectors pBR322, pUC18, and pECCG117, an E. coli/Corynebacterium glutamicum shuttle vector, to form recombinant plasmids pBTF11, pUTF25 and pGTF18, respectively. The subcloned thr operon was shown to be present in a 6.0 kb insert. A transformant of E. coli TF125 with pBTF11 showed an 8~11 fold higher aspartokinase I activity, and 15~20 fold higher L-threonine production than TF125, an AHV-sensitive methionine auxotroph. Also, it was found that the aspartokinase I activity of E. coli TF125 harboring pBTF11 was not inhibited by threonine and its synthesis was not repressed by threonine plus isoleucine.