TPR-tree의 각 노드는 이동체를 색인하기 위하여 시간 함수를 기반으로 한 경계사각형을 이용한다. 경계사각형의 각 축을 계산하기 위하여 시간함수를 사용하므로 시간이 흐름에 따라 노드의 경계사각형은 확장된다. 따라서 이웃하는 노드간의 중첩(overlap) 영역이 커지기 때문에 영역질의의 성능이 점차적으로 떨어지는 문제가 있다. 이 논문에서는 이동체 삽입과 삭제 시 노드의 경계사각형을 재구성하기 위한 기법들을 제시한다. 이동체를 삽입할 때 노드간의 중첩을 줄이기 위하여 중첩이 심한 두 개의 단말 노드를 강제 합병하고 재분할하는 강제 합병 기법을 사용한다. 그리고 이동체를 삭제할 때 다른 이동체도 재삽입하는 강제 재삽입 기법을 이용한다. 강제 재삽입 기법은 삭제 노드 강제 재삽입 기법과 중첩 노드 강제 재삽입 기법으로 분류된다. 실험 결과에서 중첩 노드 강제 재삽입 기법이 다른 두 기법에 비하여 우수함을 알 수 있다.
본 논문에서는 수중에서 이동하는 무인잠수정 및 수중이동체의 위치를 측정하는 방법 중의 하나인 동적 단기선 방식(SBL)에 의한 무인잠수정의 위치측정에 대한 방법을 하이드로폰과 DAQ(Data Aquisition) 시스템을 이용하여 수조에서 테스트를 수행하였고, 실 해역에서의 실험을 실시하였다. 실험을 위해서 4개의 센서가 수조의 벽면에 고정이 되어 있으며, 이동체와 고정된 4개의 센서가 신호를 송수신함으로써 상호간의 위치추적이 가능하게 하는 시뮬레이션을 실시하였으며, 제안하는 SBL시스템과 장기선 방식(Long baseline)을 비교하기위한 시뮬레이션을 실시하여 두 시스템을 비교하였다. 측정된 신호는 DAQ 시스템을 이용하여 데이터를 취득하였고, Labview 프로그램을 이용하여 실시간으로 무인잠수정의 위치를 추정하였다. 위치추정에 사용된 알고리즘은 삼각측량법에 의한 방법을 사용하였으며, X, Y방향에 대해서는 비교적 오차가 적은 추정 결과를 나타내었으나 Z방향에 대하여서는 큰 오차를 보여 데이터로 사용할 수 가 없었다. 이는 수중이동체의 수심측정 센서를 이용하여 보완할 수 있을 것으로 본다. 향후 연구로는 위치추정 알고리즘을 보완하여 실제 선박 선저부에 센서가 부착되었을 경우에 대한 적용연구를 진행할 예정이며, 위치추정 알고리즘을 발전시켜 3차원에서의 정확한 위치 추적을 가능하게 할 예정이다.
삼각측량법은 전형적인 위치인식 방법으로, 최소 세 곳의 위치정보가 기인지된 기준점을 필요로 한다. 어떤 경우에는 통신도달 범위를 벗어날 수 있는 이유로 목표 노드로 부터 세 개의 기준 스테이션에 항상 통신 도달성이 제공되는 것은 아니다. 본 논문은 목표 노드가 모든 세 기준 스테이션을 접근할 수 없는 경우에도 실시간으로 이동 목표 노드의 위치를 추정할 수 있는 방법을 제시한다. 제시된 방법은 PID제어이동체 Spatio-Temporal 모델 알고리즘에 기반을 두고 있다. 이 방법은 이동체의 진행방향을 추정할 수 있고, 이러한 추정방향과 목표노드의 기 확인된 위치정보를 함께 활용하여 이동체의 정확한 위치를 판단할 수 있다.
해상교통환경은 기술 발전과 더불어 자율운항선박(MASS)의 출현에 직면하여 있다. 이러한 자율운항선박을 비롯한 다양한 해상이동체(드론, 무인선, 다목적 해양레저선 등)는 선박교통관제(VTS)의 추가 관리대상이 될 것이다. MASS 및 다양한 해상 이동체의 관제구역내 안전운항을 위한 VTS의 적극적 대응을 제안하고자 하였다.
세포 분열은 생명체의 생존과 발달에 필수적인 과정이며, 이 과정에서 복제된 염색체가 오류 없이 정확하게 두 개로 분리되는 것이 중요하다. 중심체(centrosome)는 미세소관 형성 센터(microtubule-organizing center, MTOC)를 구성하는 핵심 기관이며, MTOC는 세포 분열과정에서 방추체를 구성하는 미세소관을 형성한다. 또한 중심체는 세포에서의 신호 경로와 운동성에 관여한다. 정상적인 세포에서 중심체는 한개씩 존재하지만, S 기에서 2개로 복제되어 세포의 양쪽 끝으로 이동하며, MTOC로부터 생성된 방추사는 복제된 염색체와 결합하여 염색체를 양쪽 끝으로 이동시킨다. 이후 세포는 두 개로 나눠져 세포 분열을 종결한다. 하지만 중심체가 정상적인 숫자보다 많은 중심체 증폭(centrosome amplification) 현상은 암세포에서 흔하게 발생하며, 이것은 염색체 불안정성(chromosomal instability, CIN)을 일으키는 원인이 될 수 있다. 본 논문에서는 중심체 복제 과정에 대해 알아보고, 이 과정에서 PLK4의 역할에 대해 알아본다. 또한 중심체 증폭이 일으킬 수 있는 결과에 대해 알아보고, 중심체 증폭의 핵심 인산화효소인 PLK4를 저해하는 약물이 어떻게 특정 종류의 암세포를 치료하는 데 있어 기여할 수 있는지 고찰해 보고자 한다.
위치 기반 서비스는 이동체의 위치에 따라 종속적인 결과를 얻는 위치 기반 질의를 필요로 하게 하였다. 연속적으로 이동하는 이동체의 위치를 추적하는 것은 위치 기반 서비스에서는 중요한 응용 중의 하나이다. 효과적인 질의 처리를 위해 이동체 데이터베이스는 연속적으로 위치를 변경하는 이동체의 이동을 관리하는 3차원 색인을 필요로 한다. 2차원 R-tree의 확장으로 시간 도메인을 포함하는 3DR-tree와 같은 이동체 색인은 노드 간의 높은 중복과 사장 공간으로 인하여 낮은 공간 활용도와 검색 성능이 저하되는 문제점이 있다. 이 논문에서 제시하는 TR-tree는 R-tree 기반의 색인으로서, 시간 도메인의 성장을 고려하여 시간 축 분할 시 비균등 분할 정책을 사용하여 공간 활용도를 높였다. 노드간의 중복과 사장 공간을 최소화 하기 위하여 강제 합병 정책을 사용하여 중복이 심한 노드를 강제 합병 시킨다. 또한 오버플로우 노드의 분할 시에 노드간의 중복을 심하게 하는 원인이 되는 긴 선분을 절단 정책을 사용하여 2개의 선분으로 절단하여 분할 노드 간의 중복을 제거한다. 실험 평가 결과에서 TR-tree는 3DR-tree와 TB-tree 보다 성능이 우수하였으며, 특히 R-tree와 R*-tree보다 색인의 크기가 작다.
본 논문에서는 RF 단말의 신호를 분석하여 이동체 위치를 인식하기 위한 방법에 대하여 제안한다. 고정되어 있는 여러 개의 RF 단말과 이동 RF 단말 간의 신호를 분석함으로써 이동 RF 단말의 위치를 실시간으로 인식한다. 이를 위하여 고정되어 있는 n 개의 RF 단말과 특정 위치에 있는 이동 RF 단말 간의 신호 세기 데이터를 획득하여 특징 벡터를 구한 후 모형으로 저장한다. 인식하고자 하는 모든 위치에 대하여 이러한 특징 벡터를 구함으로써 학습이 완료된다. 임의의 위치에 이동 단말이 있을 경우 고정되어 있는 단말 간의 신호 정보를 구하고 이를 사전에 등록한 모형과 비교함으로써 위치를 인식할 수 있다. 실제 주차장에서 위치인식 실험을 한 결과 고정 노드의 수가 10개 이상일 경우 100%의 인식률을 얻을 수 있었다. 본 연구에서 제안하는 방법은 네트워크 인프라가 필요하지 않음은 물론 RF 단말의 가격이 저렴하기 때문에 비용 및 성능측면에서 효과적으로 시스템을 구축할 수 있다.
배추흰나비의 조직과 발생시기에 따른 발생 특이 큐티클단백질의 질적 분포를 조사하기 위해 전기영동법, western blotting 및 autoradiography 법을 사용하였다. SDS-PAGE에서 유충기에는 4개, 용기에는 3개의 단백질이 발생 특이 큐티클단백질로 확인되었다. 전기영동적 이동도로 보아 유충기의 62 Kd 큐티클단백질은 지방체 표피, 혈림프에 모두 분포하며. 22 Kd, 16 Kd 단백질은 지방체와 표피, 그리고 19 Kd 단백질은 지방체에서 확인되고 있으며, 용기의 37 Kd 단백질은 표피에서. 28 Kd, 27 Kd 단백질은 표피와 지방체에 분포하는 양상을 보이고 있다 면역학적 방법으로 발생 특이 큐티클단백질의 동질성을 조사한 결과 용기의 27 Kd 단백질은 표피와 지방체에서 반응을 나타내며, 유충기의 22 Kd 단백질은 단지 표피에서만 미약하게 이의 동질성을 보여주고 있다 즉, 27 Kd 단백질은 지방체 22 Kd 단백질은 표피에서 기원하고 있어 발생 특이 큐티클단백질의 합성부위는 한 조직에서 기원하는 것이 아니라 각기 상이한 조직으로 부터 생성되는 것으로 사료된다.
위치기반서비스(Location Based Service)는 이동중인 사용자의 위치 정보를 타 정보와 결합해 사용자가 요청, 혹은 필요로 하는 부가적인 응용 서비스를 제공하기 위한 기술을 말한다. 현재의 개인 위주의 서비스에서 국가 전반적인 인프라 차원으로 급속히 확대 발전함에 따라 사용자의 프라이버시(Privacy) 문제나 접근제어와 같은 인증문제가 중요한 이슈로 대두되고 있다. 본 논문에서는 LBS 기업체 동향 및 전반적인 사항을 분석하여 문제점을 도출하고 LBS 프라이버시(Privacy) 보호를 위한 접근제어 문제, 인증 문제 및 키 신규성 확인 기능을 제공하는 타원곡선 기반의 인증 및 키 교환 프로토콜 기술을 제시한다.
인구의 감소 및 고령화 사회가 진행되면서 운전자의 평균 연령은 높아지게 된다. 그에 따라 잠재적인 사고의 위험성이 높은 고령 운전자들은 자율 주행형 개인 이동체가 필요하게 된다. 이러한 이동체가 도로 주행 중에 안전성을 확보하기 위하여 여러 장애물에 대응할 기술이 요구된다. 그 중에서도 주행 중에 마주할 수 있는 차량, 자전거, 사람과 같은 동적 장애물뿐만 아니라 도로 노면의 불량 상태와 같은 정적 장애물을 인식하는 기술이 가장 우선적으로 필요하다. 이를 위해서 본 논문에서는 두 종류의 장애물을 동시에 탐지할 수 있는 심층 신경망 알고리즘을 제안했다. 이 알고리즘을 개발하기 위해서 1,418장의 영상을 이용하여 7종의 동적 장애물에 표기한 annotation data와 도로 노면 파손을 표시한 label 영상을 확보했다. 이를 이용하여 학습한 결과, 46.22%의 평균 정확도로 동적 장애물을 탐지하고 74.71%의 mean intersection over union으로 도로 노면 파손을 탐지했다. 또한 한 장의 영상을 처리하는데 평균 소요시간은 89ms로 일반 차량보다 느린 개인 이동 차량에 사용하기 적합한 알고리즘을 개발했다. 향후 주행 중 마주할 있는 도로 장애물을 탐지하는 기술을 활용하여 개인 이동 차량의 주행 안전성이 향상되길 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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