• 한국미생물·생명공학회지
• /
• 제47권1호
• /
• pp.164-171
• /
• 2019

기존에는 방사선 요법은 효과에 비해 소화기 점막 궤양 등 부작용이 많다. 본 연구는 방사선의 작용을 모사하는 방사선 모사 미생물 유래 리보솜 스트레스 반응을 이용하여 방사선 치료의 한계를 대체할 기전적 방법을 모색하고자 한다. 암 치료의 평가를 위해서 대장암의 비균질적인 세포구성, 종양줄기세포 및 주위 미세환경 및 배양 기질 등의 상호작용을 고려할 수 있는 소화기암 스페로이드를 이용하였다. 대조군 대장암 스페로이드에 비해서 리보솜 스트레스하에서는 스페로이드 구조가 상대적으로 큰 군집을 형성하였다. 하지만 이는 구조 자체가 매우 섬긴 세포간 구성을 가진 스페로이드였으며 스페로이드 형성과정의 크기 수축은 대조군에 비해 매우 느리게 나타났다. 대조군은 강하게 뭉친 소규모 클러스트의 집합체가 최종적으로 스페로이드를 형성하여 물리적 손상을 받아도 단단한 소규모 클러스트는 유지되나 리보솜 스트레스 하에서는 물리적 손상에 의해 형태가 파손 후에는 스페로이드 형성이 거의 일어나지 않았다. 기전적으로 리보솜 스트레스 하에서 암세포의 군집하는 이동속도는 매우 느렸으며, 뭉치더라도 세포-세포간 접합부위가 상대적으로 적었다. 이 대장암 스페로이드를 이종 및 동종 이식을 통해 동물에서 증식 시 종양 조직 형성이 매우 억제되었으며, 형성이 되어도 세포-세포간 접합에 핵심단백질인 E-cadherin의 발현이 매우 감소 됨을 알 수 있었다. 결론적으로 방사선 모사 미생물 유래 리보솜 스트레스는 종양 스페로이드 세포 이동 및 접합을 저해하여 3차원 구조 형성 결함을 유발하였으며, 향후 방사선을 대체하여 약물적으로 방사선 항암효과를 구현하는 기반을 제공한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제31권1호
• /
• pp.43-53
• /
• 2004

학계와 산업계 모두 효율적인 재사용 기술인 Component-based Development(CBD)로의 전환을 받아들이고 있다. Product Line Engineering(PLE)에서의 컴포넌트 프레임워크는 컴포넌트, 커넥터와 그들의 시멘틱(Semantic)들의 집합으로 구성된다. 단순한 컴포넌트 조립 보다 반 완성 어플리케이션인 컴포넌트 프레임워크가 재사용의 잠재력이 더 크다. 그러나, 어플리케이션 개발을 위해 여러 업체에서 획득된 COTS 컴포넌트들의 연관관계, 의존관계가 서로 완벽하게 일치하지 않아, 컴포넌트 조립이나 컴포넌트 대체시 구현을 변경해야 하는 문제가 발생된다. 그러므로 커넥터는 관련된 컴포넌트들간의 상호작용 관리뿐만 아니라, 조립될 수 없는 컴포넌트들간의 문제를 보완하여 연결한다. 아직 실용적으로 사용할 수 있는 커넥터에 관한 연구 및 구체적인 해결 방안이 미흡하다. 본 논문에서는 커넥터를 정의 하기 위한 메타모델을 제시하고, 커넥터를 실용적으로 설계하고 구현할 수 있는 5개의 주요 패턴을 제시한다. 제시된 주요패턴들은 설계 지침 및 문제 해결방안을 제공하여 이를 통해 컴포넌트 프레임워크 기반의 실용적이고 효율적인 커넥터를 구성할 수 있도록 한다. 또한, 주요 커넥터 패턴의 적용 기법 및 구현을 통한 적용 사례를 제시하여 컴포넌트의 활용성과 재사용성이 증가됨을 보인다.

• 한국자기학회지
• /
• 제4권2호
• /
• pp.142-149
• /
• 1994

두께가 0.30 mm, 0.27 mm인 3% 방향성 규소강판에서 표면 선긋기의 간격(39~1.22 mm)과 집합조직(texture) 방향에 대한 선긋기 각도의 변화($90^{\circ}~50^{\circ}$)에 따라 Barkhausen Noise를 측정하였다. 두께 0.27 mm의 시편에서 선긋기를 하지 않았을 때와 선긋기의 간격이 39 mm인 경우 에 대체로 Barkhausen noise envelope은 두개의 peak 현상을 보였으며, 그 현상은 $180^{\circ}$ 자구벽(domain wall)이 생성과 소멸과정을 거듭할 때 많은 activation energy가 필요함에 따른 것으로 설명할 수 있었다. 선긋기 횟수를 늘려감에 따라 즉 선긋기의 간격이 줄어듦에 따라 Barkhausen noise envelope의 크기값이 감소하였지만, 선간격 9.75 mm부터는 감소현상이 둔화되는 것으로 나타났다. 이는 선긋기 획수가 늘어남에 따라 선긋기 근처에서 $180^{\circ}$ 자구의 생성과 소멸이 쉽게 일어나기 때문에 Barkhausen Noise의 크기가 감소하는 것으로 설명할 수 있다. 이러한 현상은 0.30 mm의 시편에서도 유사하게 설명될 수 있었다. Barkhausen noise power는 선긋기 간격이 줄어듦에 따라 감소하였으며, 각도변화에 따른 결과는 $50^{\circ}$ 근처에서 가장 적은 값을 보였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제21권4호
• /
• pp.709-717
• /
• 2010

연관성 규칙 마이닝은 각 항목들 간의 관련성을 찾아내는 데 활용되며, 지지도, 신뢰도, 향상도 등의 연관성 측도를 기반으로 두 항목간의 관계를 수치화함으로써 의미 있는 규칙을 찾아낸다. 본 논문에서는 조건부 확률 증분비를 이용한 연관성 순위 결정 함수를 제안하고자 한다. 특히 항목 집합간의 고유한 연관성 정도를 제대로 반영하기 위해 조건부 확률 증분비를 이용하여 연관성 순위 결정 함수를 제안하여 3개의 연관기준값들 중 어느 하나라도 기준 이상이 되는 규칙의 순위를 매겨 필요한 연관성 규칙만을 생성할 수 있도록 한다. 모의실험을 해본 결과, 본 논문에서 제안한 함수는 기존의 함수와는 달리 특정 연관 기준값의 영향을 받지 않으며, 최저 연관성 기준값들의 범위와는 관계없이 항상 -1과 1 사이의 값을 가진다는 사실을 확인할 수 있었다. 또한 조건부 확률 증분비를 이용한 연관순위결정 함수는 대체적으로 연관성 측도들과 최저 연관기준값들간의 차이를 잘 반영하고 있는 것으로 나타났다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
• /
• 제13권3호
• /
• pp.385-392
• /
• 2012

공급자 관점의 상품시장 정의는 공정, 원자재, 상품기능의 유사성 등으로 세분시장을 정의함으로써 특정상황이 배제되고 불연속성에 대한 고려가 결여되어 있어 기업의 시장 활동에 여러 가지 문제를 발생시킬 수 있다. 이러한 정의는 다분히 정적이고 일반적이어서 시장의 여러 상황과 시간의 추이에 따른 시장변화를 표현, 예측하는 것이 매우 어렵다. 반면 고객지향의 시장 세분화는 특정 혜택이 추구되는 상황에서 대체 가능한 상품과 관련 고객들의 집합을 정의함으로써 획득 가능하다. 이러한 상품시장 정의는 시장에서 부상하는 위협과 기회를 발견하고 효과적인 실적평가와 효율적인 자원배분을 가능케 한다. 그러나 고객관점의 시장정의가 실제로 구현되기 위해서는 많은 전제조건이 있다. 즉, 고객의 행위와 판단에 관련된 충분한 자료의 확보가 가능해야 하며 이들 자료의 분석을 통해 의미 있는 정보를 제공할 수 있는 정보처리기법이 필요하다. 본 연구의 목표는 고객관점 상품시장 정의가 귀납적 방법에 상당히 근거한다는 데 착안하여 데이터 마이닝 기술을 활용하여 실제적 적용에 어려움이 많은 고객관점의 시장 세분화를 지원할 수 있는 방안을 제시하는 데 있다.

• 한국항해항만학회지
• /
• 제37권5호
• /
• pp.493-498
• /
• 2013

본 연구는 퍼지 TOPSIS법과 AHP법을 이용하여 IMO 정보관리시스템의 예비과제 우선순위를 평가하기 위한 것이다. 이러한 평가를 위해 먼저 24개의 예비과제를 추출하여 FSM법을 이용하여 대체안을 구조화하였고, 최종 4개의 주요 예비과제를 도출한다. 또한 평가항목간의 가중치는 의사결정자의 일관성을 유지하면서 평가가 가능한 AHP법을 이용한다. 그러나 AHP법은 비교대상의 수가 증가하면 쌍대비교의 횟수가 증가하고, 평가에는 수많은 애매성이 존재하기 때문에 최종 우선순위 선정에는 TOPSIS에 퍼지이론을 도입한 퍼지 TOPSIS법을 이용한다. 그 결과 IMO 기준정보관리, IMO 정보기준전달, IMO 통합데이터베이스, IMO 지식허브 순으로 구축되어야 하는 것으로 나타났다.

• 기술혁신학회지
• /
• 제19권2호
• /
• pp.231-253
• /
• 2016

본 연구의 목적은 두 가지이다. 첫째, 제조업 혁신과 관련하여 이론적인 측면에서 의미, 파급효과, 고려요소 등에 대해 고찰한다. 둘째, 고성능컴퓨팅(HPC) 활용 정책의 위상을 검증하고 미국과 한국의 상황을 분석한다. 각국의 제조업 혁신 정책은 공통적으로 생산성의 획기적 향상을 목표로 하는데 단순한 생산성의 개선이 아니라 패러다임의 전환을 수반하는 혁신 지향 정책으로서의 성격을 갖는다. 장기적인 성장과 고용을 위해서는 탈공업화를 대체하여 재공업화의 필요성도 있다고 보아야 한다. 제조업 혁신을 통해 고용이 일시적으로 또는 부분적으로 줄어들 수 있으나 간접적인 경로로 고용이 확대되는 효과가 더 클 것이다. HPC 활용의 정책은 제조업 혁신의 부분집합으로서가 아니라 별개의 흐름으로서 중요성을 갖는다. 미국의 경우 HPC 기반의 M&S 활동을 촉진하기 위해 정부주도로 애로요인 해소에 주력하고 있고 민관 합동체제를 통한 문제해결 방식을 추진하고 있다. 한국의 경우 HPC 기반의 M&S 활동에 관련된 생태계 조성이 필요하고 이를 위해 제조기업 M&S 활용 확대와 M&S 지원 전문기업 육성의 과제가 중요하다고 할 수 있다.

• 대한교통학회지
• /
• 제32권6호
• /
• pp.694-702
• /
• 2014

국가 온실가스를 산정, 보고, 검정을 관장하는 온실가스종합정보센터가 2010년에 출범된 후, 주요 업무의 집합체인 국가 온실가스 인벤토리 보고서가 2012년부터 해마다 발간되었다. 보고서에는 부문별 온실가스 배출량 및 불확도가 보고되고 있지만, 대부분의 부문에서 불확도의 기입은 단순히 IPCC 가이드라인의 기본값으로 대체되고 있는 실정이다. IPCC 가이드라인은 부문별 온실가스 배출량을 산정함에 있어 Tier 수준에 따른 구체적인 산정식을 제시하고 있지만, 불확도의 경우 확률밀도함수 추정 또는 몬테카를로 방법 등을 적용한 국가고유 방법론의 개발을 권고하고 있다. 도로교통부문도 배출량이 Tier 1수준으로 산정되고 있지만 불확도는 보고되지 못하고 있는 실정이다. 본 연구는 도로교통부문에서 일반자가용자동차대형을 대상으로 활동자료인 연간 주행거리, 연비 그리고 배출계수를 이용하여 연간 배출량을 산정하는데 국한하지 않고 불확도 산정에 적용되는 여러 통계적 기법 중에 한 가지인 붓스트랩 및 몬테카를로 방법을 소개하는데 있다.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제8권7호
• /
• pp.1011-1015
• /
• 2013

본 논문은 한중일통합 한자 유니코드 부호 집합체계가 원천부호화규칙에 위배되는 정도를 분석하였다. 본 연구에서는 한중일통합 한자의 유니코드 중에서 사용빈도 수가 높은 문자 150개를 대상으로 하여 연구하였다. 이 한중일통합 한자 150개 문자의 사용 빈도율은 한중일통합 한자 유니코드 전체 사용빈도율의 약 50%에 해당된다. 본 연구에서는 한중일통합 한자 유니코드를 AMI회선부호화 방식과 HDB-3 스크램블링 방식을 사용할 경우를 대상으로 하였다. 분석결과 150개의 문자중 원천부호화 규칙에 위배되는 문자는 총 77개 였다. 이들 문자들의 사용 빈도율에 의한 원천부호화 규칙 위배율은 약28%였다. 결과적으로 이 원천부호화 규칙에 위배되는 문자들을 사용빈도가 낮고 원천부호화 규칙에 부합되는 문자부호로 대체 할 때, 회선부호기에서의 회선부호 처리율을 약37%만큼 개선시킬 수 있음을 나타냈다.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제30권6호
• /
• pp.1271-1278
• /
• 2020

딥러닝 기반 프로파일링 부채널 분석은 신경망을 이용해 부채널 정보와 중간값의 관계를 파악하는 공격 방법이다. 신경망은 신호의 각 시점을 별도의 차원으로 해석하므로 차원별 가중치를 갖는 신경망은 지터가 있는 데이터의 분포를 학습하기 어렵다. 본 논문에서는 CNN(Convolutional Neural Network)의 완전연결 층을 GAP(Global Average Pooling)로 대체하면 태생적으로 지터에 강건한 신경망을 구성할 수 있음을 보인다. 이를 입증하기 위해 ChipWhisperer-Lite 전력 수집 보드에서 수집한 파형에 대해 실험한 결과 검증 데이터 집합에 대한 완전연결 층을 사용하는 CNN의 정확도는 최대 1.4%에 불과했으나, GAP를 사용하는 CNN의 정확도는 최대 41.7%로 매우 높게 나타났다.