We present a new method which constructs an Hi super-profile of a galaxy which is based on profile decomposition analysis. The decomposed velocity profiles of an Hi data cube with an optimal number of Gaussian components are co-added after being aligned in velocity with respect to their centroid velocities. This is compared to the previous approach where no prior profile decomposition is made for the velocity profiles being stacked. The S/N improved super-profile is useful for deriving the galaxy’s global Hi properties like velocity dispersion and mass from observations which do not provide sufficient surface brightness sensitivity for the galaxy. As a practical test, we apply our new method to 64 high-resolution Hi data cubes of nearby galaxies in the local Universe which are taken from THINGS and LITTLE THINGS. In addition, we also construct two additional Hi super-profiles of the sample galaxies using symmetric and all velocity profiles of the cubes whose centroid velocities are determined from Hermite h3 polynomial fitting, respectively. We find that the Hi super-profiles constructed using the new method have narrower cores and broader wings in shape than the other two super-profiles. This is mainly due to the effect of either asymmetric velocity profiles’ central velocity bias or the removal of asymmetric velocity profiles in the previous methods on the resulting Hi super-profiles. We discuss how the shapes (σn/σb, An/Ab, and An/Atot) of the new Hi super-profiles which are measured from a double Gaussian fit are correlated with star formation rates of the sample galaxies and are compared with those of the other two super-profiles.

The study of Chinese vulgar characters is one of the important contents in the study of modern Chinese characters, and it is also one of the important contents in the study of the dissemination of Chinese characters. Based on the 81 poems and more than 300 folk characters in the Vietnamese Chinese document “Giới Hiên Collected Poems”, this paper explores the nature of Chinese vulgar characters and related issues. The nature of Chinese vulgar characters can be characterized from the perspective of Chinese character shape, structure and function: Vulgar characters are used by the civil community, with different forms of different forms, different components of the composition of the word, often used to record and correspond to the orthography of the Chinese character. Clarifying the nature of “vulgar characters” is of great significance to its ontology research, modern Chinese research, and Chinese character dissemination research.

꼬막은 해양 어업으로써 아시아 전 지역에 있어서 중요한 수산자원 중 하나이다. 하지만, 공장 의 산업화, 해양 환경오염, 그리고 지구 온난화로 인해 해양 어업 생산량이 급격히 떨어졌다. 우리나라 남해안의 주요 수산자원인 꼬막의 유전적 특성을 파악하기 위하여 꼬막의 전장유전 체를 해독하고 염색체 서열을 규명하였다. 915.4 Mb의 게놈을 조립하였고, 19개의 염색체 유전자 서열을 식별하였다. 꼬막의 유전체에서 25,134개의 유전자들을 확인하였고, 그 중에 22,745개 의 유전자들에 대한 기능을 확인했으며, 4,014개의 유전자들에 대한 KEGG pathway를 분석하 였다. 꼬막유전체와 8종의 다른 패류와 비교유전체 분석을 통하여 확장/감소(gene gain and loss) 분석을 수행한 결과, 725개의 유전자군의 확장과 479개의 유전자군의 감소를 확인하였다. 꼬막의 homeobox 유전자 클러스터는 촉수담륜동물 내에서 잘 보존된 유전자 구조를 보였다. 또한, 꼬막은 3개의 hemoglobin 유전자들이 피조개의 hemoglobin과 높은 유사성을 보였다. 꼬막의 전장유전체 정보를 통해 꼬막의 환경 적응과 진화의 유전적 특성과 생리적 특성뿐만 아니라, 꼬막 양식의 효율성을 높이는 양식산업에 널리 이용될 수 있는 유전적 정보를 제공 할 것이다.

본 연구에서는 승용차에서 사람들이 기기를 사용하기 위해 사용하는 기동어인 “Hi, KIA!”의 감성을 기계학습을 기반으로 분류가 가능한가에 대해 탐색하였다. 감성 분류를 위해 신남, 화남, 절망, 보통 총 4가지 감정별로 3가지 시나리오를 작성하여, 자동차 운전 상황에서 발생할 수 있는 12가지의 사용자 감정 시나리오를 제작하였다. 시각화 자료를 기반으로 총 9명의 대학생을 대상으로 녹음을 진행하였다. 수집된 녹음 파일의 전체 문장에서 기동어 부분만 별도로 추출하는 과정을 거쳐, 전체 문장 파일, 기동어 파일 총 두 개의 데이터 세트로 정리되었다. 음성 분석에서는 음향 특성을 추출하고 추출된 데이터를 svmRadial 방법을 이용하여 기계 학습 기반의 알고리즘을 제작해, 제작된 알고리즘의 감정 예측 정확성 및 가능성을 파악하였다. 9명의 참여자와 4개의 감정 카테고리를 통틀어 기동어의 정확성(60.19%: 22~81%)과 전체 문장의 정확성(41.51%)을 비교했다. 또한, 참여자 개별로 정확도와 민감도를 확인하였을 때, 성능을 보임을 확인하였으며, 각 사용자 별 기계 학습을 위해 선정된 피쳐들이 유사함을 확인하였다. 본 연구는 기동어만으로도 사용자의 감정 추출과 보이스 인터페이스 개발 시 기동어 감정 파악 기술이 잠재적으로 적용 가능한데 대한 실험적 증거를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.