본 논문에서는 직무별로 취업에 필요한 역량을 나타내고, 구직자가 온라인상에서 포트폴리오를 효율적으로 작성하고 관리하는 OOPP(Optimized Online Portfolio Platform)를 제안한다. 제안하는 OOPP는 세 가지 모듈로 구성된다. 첫째, JDCM(Job Data Collection Module)은 직업정보 사이트의 구인 광고들을 수집하여 스프레드시트에 저장한다. 둘째, CSM(Competency Statistical Medel)은 수집한 구인 광고들을 텍스트 마이닝하여 직무별로 요구되는 핵심 역량을 분류한다. 셋째, OBBM(Optimize Browser Behavior Module)은 브라우저의 처리속도를 개선하여 사용자가 데이터를 빠르게 조회할 수 있게 한다. OBBM은 검색엔진의 연산을 최적화하는 PSES(Parallel Search Engine Sub-Module)과 이미지 텍스트 등의 로드를 최적화하는 OILS(Optimized Image Loading Sub-Module)로 구성된다. 제안하는 OOPP의 성능분석 결과 CSM로 분석된 데이터의 정확도는 최대 100%, 최소 99.4%로 실제 광고와 분석된 데이터의 차이가 거의 발생하지 않았으며, OBBM을 이용한 브라우저 최적화를 실행하면, 작업시간이 약 68.37%가 감소한다. 결과적으로 OOPP는 직현재 직업정보 사이트의 구인 광고를 정확하게 분석하여 사용자가 분석한 결과를 웹페이지에서 신속하게 조회할 수 있다.
인터넷 기술의 급격한 발전으로 지리정보시스템의 실행 환경 분야에서 개발 방법론의 변화가 일어나고 있으며, 사용자의 요구사항 다변화로 시스템의 통합과 컴포넌트 전략이 연구되어 왔다. 웹의 발달로 과거 일부 전문가만이 공유하던 공간정보를 조회하고 검색할 수 있는 새로운 개발 방법론과 기술개발이 절실히 필요하다. 이 논문에서는 웹 환경 하에서 공간 데이터 컴포넌트 모델링을 통하여 사용자의 요구사항을 최적화하기 위한 컴포넌트 설계기법과 개발 방안을 제시한다. 제안 기법과 프로세스는 실무적인 개발기법과 과정에 적용한 후 소프트웨어 개발과정을 단축하고, 개발비용을 절감 할 수 있는 개선효과를 평가한다.
군집화는 주어진 데이터를 분할하여 데이터 속에 숨겨져 있는 의미를 자동으로 발견하는 방법으로, 사람이 일일이 살펴보기 어려운 데이터를 분석해서 비슷한 성향을 가진 데이터들끼리 모은 여러 개의 군집들을 만들어 낸다. 온라인 문서 군집화는 검색 엔진을 통해 검색된 문서들을 대상으로 군집화를 실행하여 유사한 특성의 문서들을 묶어서 보여줌으로써 사용자의 검색 환경의 편의성을 증진시키는 것이 목적이다. 문서군집화는 사람의 개입이 없이 자동으로 이루어져야 하고, 군집화 결과에 영향을 미치는 군집의 개수 선정도 자동으로 이루어져야 한다. 또한, 온라인 시스템에서는 빠른 응답 시간을 보장하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 기하학적인 정보를 이용하여 군집의 수를 결정하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 군집의 중심을 저차원 평면에 사상하는 것과 사상된 군집 중심의 거리 정보를 이용하여 군집들을 병합하는 두 단계로 이루어져 있다. 제안하는 방법을 실데이터에 적용하여 실험한 결과 군집화 성능이 향상되고, 처리 시간도 온라인 환경에 적합한 것을 확인 할 수 있었다.
4차 산업혁명을 통해 웹이 다양한 기술들과 융합되기 전에는 웹 애플리케이션의 성능을 평가하는 요소가 단순히 웹 애플리케이션이 로딩 되는 속도뿐이었다. 따라서 기존에 시중에 나와 있는 웹 애플리케이션 성능분석 툴의 경우 대부분 웹 애플리케이션이 웹 브라우저에서 동작 하는 속도에 초점을 맞추고 있다. 하지만 웹은 이제 단순 웹 브라우저 뿐만 아니라 다양한 서비스들과 융합되어 활용되고 있으며, 단순 속도 이외에도 웹 애플리케이션을 평가하기 위해 평가해야할 요소들이 등장했다. 따라서 본 논문에서는 앞서 언급한 속도뿐만 아니라 프로그레시브 웹 앱, 접근성, 모범 사례, 검색 엔진 최적화를 고려한 웹 애플리케이션 성능 분석을 진행하기 위한 서버를 설계하고, REST API 형태로 서비스를 구축하여 사용자의 기기나 환경에 영향을 받지 않고 웹 애플리케이션 성능 서비스를 제공할 수 있는 서버를 설계 및 구현하고자 한다.
본 산림항공사진 영상판독시스템 개발은 기존의 아날로그 방식의 제작과정을 개선하기 위해 제작 기반 기술 및 작업공정을 최적화하여 임상도 제작의 정확성과 효율성을 높이는데 그 목적이 있다. 이를 위해 시스템 구축에 필요한 수치임상도, 항공사진, 수치지형도 등의 DB 모델을 설계하고 검색 엔진, 화면제어, 입체 판독 모드 전환, 편집 도구, 출력 레이아웃 자동 설정 등의 기능과 연동될 수 있도록 인터페이스를 간결하게 구성하였다. 이를 바탕으로 표준화된 방법론을 제시함으로서 각종 수치주제도를 제작하는데 응용 및 확장할 수 있으며, 의사 결정 활용 및 신속한 산림자원정보를 전달할 수 있을 것으로 기대된다.
콩 발효식품인 청국장은 어느 정도는 그 기능성 때문에 많은 사람들이 선호하고 있다. 청국장의 발효 과정은 발효미생물이 분비하는 단백질 분해 효소를 포함하는 여러 효소들에 의해 이루어지기 때문에 발효기간 동안 청국장의 단백질체 분석은 발효의 최적화를 이루기 위해서 그리고 청국장에 생성되는 기능성물질 생성 과정을 이해하는 데 도움이 된다. 청국장의 수용성 단백질을 phenol/chloroform 추출 방법으로 분리하여 2-D gel 분석에 방해되는 물질들을 제거하였다. 각 발효 단계에서 단백질 분석을 하였을 때 20시간 안에 대부분의 단백질들이 작은 분자로 분해되었고 수용성 단백질에는 미생물 유래 단백질들이 점차 증가하였다. 청국장의 단백질 프로파일은 natto의 것과는 매우 다른 양상을 2-D gel 상에서 보였다. 각 gel에서 50개의 단백질을 임의로 선발하여 MALDI-TOF MS 분석을 하고 PMF로 단백질을 동정하였다. 결과는 콩이나 발효 미생물들의 유전체 정보가 부족하여 청국장에서 9종 natto에서 15종의 단백질만을 동정할 수 있었다. MS/MS 분석을 통한 아미노산 서열 분석을 통해 얻은 정보를 가지고 BLASTP 검색엔진으로 database를 검색한 결과 제한된 수의 단백질이 낮은 신뢰도 범위에서 동정되었다. 그렇지만 청국장과 같이 복잡한 단백질체를 분석하기에는 본 연구에서 고안한 전체 단백질 분리 기술과 2-D gel 분석적 접근은 단백질을 전체적으로 분석함에 있어 훌륭한 방법이다. 앞으로 청국장의 단백질 변화에 대한 연구는 의미 있는 변화를 보이는 소수의 단백질을 선발하고 이들에 대해 집중적으로 질량분석 하여 단백질을 동정하는 것이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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