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그 결과, TransIT-X2 Dynamic Delivery System (Code MIR 6000)을 사용한 경우 “B”와 “C” 조건에서 모두 50% 이상의 Knock-out 효율을 보였으며, 이는 A사의 Transfection 시약을 이용하였을 때보다 5배 이상의 효율을 나타낸 결과이다 (조건 C와 E). 하지만 상관계수는 모든 자료를 이용 하였을 때보다 농도 범위를 구분하였을 때 값이 작고, 농도가 낮은 편인 20~40백분위수 때 상관계수가 가장 작은데, 농도를 범위별로 구분함에 따라 농도 변화의 영향이 제한되면서 나타난 현상으로 생각된다. 제안된 방법의 실험 결과 GPS만을 이용하였을 때보다 더 높은 정확도로 로 봇의 위치를 추정할 수 있음을 확인하였다.

도6의 그래프에서 보듯이 입력데이터(input feature)로 guideRNA의 서열정보 (22nt, 그래프에서 맨 왼쪽 (1)) 만을 이용하였을 때보다, guideRNA의 서열정보와 함께 pri-shRNA의 양(22nt + pri-shRNA, 그래프에서 맨 왼쪽에서 2번째, (3))에 대 한 정보도 함께 이용할 때가 좀더 성능이. 기하오차가 보정된 정합쌍을 추출하였다. 또한, 기준영상이 Level 1G 영상을 이용하였을 때 보다 상대적으로 많은 수의 영상일 때의 상호좌표등록 RMSE (Root Mean Square Error) 값이 평균 5화소 미만으로 Level 1R 영상을 확인하였다. 이용하였을 때보다 더 낮은 것을 이는 의미하며, 상호좌표등록 수행 시 두. 또한 다른 자질집합을 사용할 때 보다 본문을 이용한 경우에 월등하게 높은 성능을 보였다. 키워드는 학습 횟수가 20번일 때 0.51%에서 1.06% 사이로 학습을 30번 진행할 때보다 높 게 나타났다. 학술문헌에서 키워드는 단어 그 자체이며 문맥적인 추론 요소가 거의.

각각의 군집의 경계면에 인공 데이터가 생성 됨으로써 SMOTE 기법을 이용하였을 때보다 과적합 현상이 완 화되며 분류 경계면 주변의 샘플이 생성되는 효과가 있다.이번 연구에서는 시뮬레이션을 통해 제안하는 기법인 GBL-SMOTE 가 군집의 경계면에서 인공 데이터.

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