생물들에서 생명의 본질적 기능을 수행하는 단백질들의 종류와 보존성을 밝히기 위해 COG (Clusters of Orthologous Groups of proteins) 알고리즘을 이용하였다. 66종의 미생물에서 보존적인 63개의 ortholog 그룹들은 진핵생물 7종에서 104개의 ortholog들로 확산되었으며, 7종 모두의 핵에 보존적인 KOG (euKaryotic Orthologous Group)은 71개였다. 71개 중 단백질 합성에 관여하는 유전자들이 총 54개로 생명현상에서의 단백질의 중요성을 확인할 수 있었다. Distance value로 보존적 유전자가 생물종 사이에 나타내는 유전자 변이의 정도를 파악하니 'Translation initiation factor'인 KOG3403과 KOG3271 그리고 'Prolyl-tRNA synthetase' (KOG4163) 등이 높은 보존성을 보였다. 보존적 KOG들의 평균과 분산으로 유전체 분석을 수행하여 꼬마선충이 KOG 평균사이의 편차가 제일 커 유전자의 변이가 다양한 것을 알 수 있었다. 본 연구결과는 기초연구와 항생제 개발 등에 이용될 수 있을 것이다.
본 논문은 멀티미디어/하이퍼미디어 응용에서 MHEG 엔진에 관한 연구이다. 설계된 MHEG 엔진은 전송된 MHEG 객체에 대한 디코딩후의 내부 포멧을 각각의 MHEG객체가 가지는 객체 지향 방식의 표현 구조와 맵핑되는 구조로 정의함으로써, 디코딩이 용이 해지고 인터프리터가 MHEG 객체를 쉽게 해석할 수 있다. 또한, 객체 정보를 계승과 포함 관계를 쉽게 표현할 수 있는 트리 형태로 관리함으로써, 외부 객체나 데이터 화일에 대한 동적인 참조 및 서브 객체에 대한 관리를 용이하게 할 수 있다. 프리젠테이션 동기화는 MHEG복합 객체로 부터 동기화 정보를 추출하여 시공간적 관계에 따른 이질적인 미디어들을 표현하고 제어할 수 있도록 동기화 모듈을 설계하고 내부 객체들의 메시지를 이용하여 동기화를 처리할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 MHEG 엔진은 초고속 통신망에서 멀티미디어 응용 분야의 기반 기술이 될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 Maximum Likelihood(ML) 알고리즘을 변형한 Suboptimal ML 타이밍 검출기를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 Suboptimal ML방식은 참조신호 생성과정이 Early-Late gate 또는 ML 방식에 비해 간단하면서도 타이밍 검출기의 이득은 거의 동일한 값을 얻을 수 있다. 또한, 타이밍 추적기는 데이터 판별을 이용하기 때문에 적은 타이밍 오차 범위만이 추적 가능하다. 즉, 펄스폭이 0.7ns인 4차 가우시안 모노사이클을 사용하였을 경우, 추적 가능한 타이밍 오차는 ${\pm}0.06ns$이다. 따라서 탐색기는 높은 정확도를 갖는 획득성능을 갖고 있어야 한다. 성능 분석은 잡음뿐만아니라 송신기와 수신기의 펄스 생성과정에서 사용되는 오실레이터 지터를 고려한다. 컴퓨터 모의 실험 결과는 타이밍 검출기의 평균과 분산 및 타이밍 추적기의 추적 성능을 보여준다. 그리고 이동성에 의해 타이밍 오차가 점차적으로 증가하는 경우를 가정하여 추적성능을 제시한다. 본 논문은 타이밍 추적기의 성능을 제시하기 위해 하나의 복조기인 단인 상관기만을 고려한다.
ATM 트래픽의 다중화시 셀 지연 변경(cell delay variance)에 의한 트래픽의 특성 변화로 인하여 셀밉집 현상과 셀 분산 현상이 발생된다. 이러한 현상들은 셀 스트림 의 버스티니스를 증가시키고 네트워크의 폭주 상태를 유발하게 된다. 따라서 입력 스 트림을 일정한 간격으로 네트워크나 트래픽 제어 기능으로 전송하는 트래픽 쉐이핑 기능이 필요하다. 기존 방법들의 대부분이 입력 트래픽을 동일한 특성을 갖는 트래픽 으로 간주하여 연구를 수행하였지만, 본 연구에서는 입력 트래픽을 손실과 지연의 관 점으로 트래픽 특성을 고려한 트래픽 쉐이핑 기법을 제안한다. 입력 트래픽의 특성을 고려한 쉐이핑 모델과 알고리즘을 제시하고 셀 지연 변경의 크기에 따른 트래픽 영향 을 연구한다. 제안된 기법을 가상 스케쥴링 기법(virtual scheduling algorithm)과 비교하여 쉐이핑 기법의 효율성을 평가한다. 실험 결과 제안된 기법이 지연에 민감한 트래픽인 경우 약 12%의 평균 지연의 감소와 손실에 민감한 트래픽인 경우 11%의 버 스티니스의 감소를 보였다.
센서 네트워크에서 센서 노드는 제한된 배터리 용량을 가지기 때문에 에너지 효율적인 라우팅을 통한 네트워크 수명의 최대화가 매우 중요하다. 따라서 많은 라우팅 프로토콜들이 개발되었으며 이는 크게 평면 라우팅과 계층적 라우팅으로 분류된다. 최근 계층적 라우팅 방안에 초점을 맞추고 많은 연구가 이루어지고 있으며 대표적인 방안으로 LEACH가 있다. 본 논문에서는 LEACH의 문제점을 분석하고 이를 보완하기 위한 새로운 라우팅 방안으로 ENTER (ENergy efficient Two-tiEr Routing protocol)를 제안한다. ENTER는 LEACH에서 사용된 분산 알고리즘을 통해 클러스터를 형성하며 클러스터 헤드간에 경로를 형성하여 싱크 노드로 통합된 데이터를 전송함으로써 에너지 손실을 줄이고 네트워크 수명을 증가시킨다. 시뮬레이션을 통해 LEACH와 ENTER의 성능을 비교하였으며, 제안된 ENTER가 더 효율적으로 에너지를 이용함으로써 네트워크 수명이 증가함을 알 수 있었다.
자켓 행렬(Jacket matrix)은 왈쉬 하다마드(Walsh Hadamard) 행렬 구조를 바탕으로 확장한 행렬이다. 왈쉬 하다마드 행렬이 +1, -1을 기본 원소로 하고 있는 반면 자켓 행렬은 $\pm$1과 $\pm$$\omega$($\pm$j, $\pm$$_2$$^{n}$ )를 각각 원소로 가질 수 있다. 이 행렬은 중앙 부근에 무게(weight)를 갖는데, 하다마드 행렬 크기의 1/4 크기로 부호 부분과 무게 부분으로 구성된다. 본 논문에서는 기존에 행렬 중앙에 강제적으로 무게를 할당하여 자켓 행렬을 구성하였으나, 어떠한 크기의 행렬도 크기와 무게만 정해주면 생성해낼 수 있는 이진 인덱스를 이용한 간단한 비트열 형태의 일반식이 제시된다. 무게는 행과 열의 이진 인덱스의 최상위 두 비트를 Exclusive-OR 연산한 결과가 1인 원소에 부여된다. 또한 분산연산(Distributed Arithmetic:DA) 알고리즘을 이용한 고속자켓변환(Fast Jacket Transform)의 VLSI 구조를 제시한다. 자켓 행렬은 cyclic한 특성을 가지고 있어서 암호화, 정보 이론 및 WCDMA의 복소수 확산 QPSK 변조부에 응용될 수 있다.
SNS와 페이스북과 같은 서비스가 대중화되면서 마이크로블로그와 같은 작은 크기의 빅 데이터 사용이 증대되고 있다. 그러나, 현재까지 작은 크기의 빅 데이터의 탐색 결과의 정확성과 계산비용은 미해결 상태로 남아있다. 본 논문에서는 빅 데이터 환경에서 마이크로블러그와 같은 작은 크기의 텍스트 정보의 탐색 속도를 향상시키기 위한 확률기반의 서브넷 선택 기법을 제안한다. 제안 기법은 데이터의 속성 정보에 확률값을 부여하여 서브넷을 구성하여 데이터 탐색 속도를 높였다. 또한, 제안 기법은 분산된 데이터를 손쉽게 접근하기 위해서 서브넷을 구성하는 데이터 의확률값 간 연계 정보를 쌍으로 처리함으로써 데이터의 접근성을 향상시켰다. 실험결과, 제안 기법은 CELF 알고리즘보다 평균 6.8% 높은 탐지율을 보였으며, 처리시간은 평균 8.2% 단축시켰다.
액체로켓 엔진이 발사체의 추력원으로써 임무를 성공적으로 완수하기 위해서는 주어진 성능 요구조건을 충실히 만족시킬 수 있어야 한다. 가스발생기 사이클 엔진의 경우 엔진을 구성하는 각 구성품들의 성능 분산을 보정하는 지상 시험을 거치게 되며, 이때 보정용 제어밸브를 이용하여 추력이나 혼합비 등의 엔진 성능을 요구수준 이내로 보정하게 된다. 이러한 보정용 제어밸브의 고유유량특성(Inherent Flow Characteristics)을 제어 대상값과 선형적인 관계를 가지도록 선정함으로써 보정 과정을 간단하면서도 예측가능한 형태로 가져갈 수 있다. 이에 본 연구에서는 기존에 개발된 엔진 모드해석 프로그램을 응용하여 추력 및 혼합비 보정용 제어밸브의 고유유량특성을 계산하기 위한 알고리즘을 제안하고, 실제 엔진의 작동 모드를 계산하였다.
Purpose The purpose of this study is to develop intelligent vehicle parking distribution system based on LoRa network at the circumstance of traffic congestion during cultural festival in a local city. This paper proposes a parking dispatch and distribution system using a Q-learning algorithm to rapidly disperse traffics that increases suddenly because of in-bound traffics from the outside of a city in the real-time base as well as to increase parking probability in a parking lot which is widely located in a city. Design/methodology/approach The system get information on realtime-base from the sensor network of IoT (LoRa network). It will contribute to solve the sudden increase in traffic and parking bottlenecks during local cultural festival. We applied the simulation system with Queuing model to the Yudeung Festival in Jinju, Korea. We proposed a Q-learning algorithm that could change the learning policy by setting the acceptability value of each parking lot as a threshold from the Jinju highway IC (Interchange) to the 7 parking lots. LoRa Network platform supports to browse parking resource information to each vehicle in realtime. The system updates Q-table periodically using Q-learning algorithm as soon as get information from parking lots. The Queuing Theory with Poisson arrival distribution is used to get probability distribution function. The Dijkstra algorithm is used to find the shortest distance. Findings This paper suggest a simulation test to verify the efficiency of Q-learning algorithm at the circumstance of high traffic jam in a city during local festival. As a result of the simulation, the proposed algorithm performed well even when each parking lot was somewhat saturated. When an intelligent learning system such as an O-learning algorithm is applied, it is possible to more effectively distribute the vehicle to a lot with a high parking probability when the vehicle inflow from the outside rapidly increases at a specific time, such as a local city cultural festival.
2차원 하구모델의 매개변수 동정을 BF좌표계로 변환된 ADI-FDM출력 수치모형을 사용하여 수행하였다. 모형에서 기본 방정식을 동수역학식과 수송방정식이 복합된 방정식을 사용하였다. Thompson식이 지배방정식을 사각평면으로 변환 하는데 사용도이ㅓㅆ으며 Thompson의 Elliptic 격자발생기법이 BF 좌표계에서 곡선격자망을 발생하는데 사용되었다. 지배방정식에서 동정될 매개변수는 마찰계수와 분산 정수이다. 출력수치모형은 BF좌표계에서 조석평균 염도 모형이 사용되었다. 최적화 기법으로 영향계수 알고리즘을 적용하였다. 또한 Lumped 모형이 동정에 고려 되었다. 본 연구는 새로운 출력 수치모형이 하구염도 모형의 매개변수 동정에 있어 유용한가를 검토 하는데 중점을 두었다. 제안된 기법은 간단한 가상모형에 실험적인 적용을 통하여 검토되었다. 검토한 결과는 제안된 기법이 하구모형에서 매개변수 동정시 도입될 수 있음을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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