compared and reviewed the water repellency and strength characteristics by controlling the surface stamping size and fine aggregate ratio of cement mortar mixed with water repellent as a method to control the ecological imitation surface structure. As a result of measuring the contact angle, the higher the ratio of fine aggregate, the larger the contact angle. The contact angle increased when the surface structure was changed by stamping, and increased as the stamping size became smaller. In the surface stamping of mesh#150, the contact angle was particularly increased.
네트워크의 발전으로 인해 현재 존재하는 소프트웨어 구조에 몇 가지 문제점을 내포하게 되었다. 이러한 환경에 대응하기 위해 생태계 구조를 모방한(Bio-inspired) 네트워크 기반적응 생존형 시스템을 제안한다. 여기서는 생태계의 여러 특성 중 적응성(adaptability) 확장성(scalability), 생존성(survivability)을 모델링 하고자한다. 이 시스템은 상기의 특성을 포함하는 몇 개의 계층으로 구성되어 있다. 독립된 개체의 역할을 하는 에코전트 레이어와 에코전트의 활동을 지원하는 에코전트 플랫폼 레이어, 효율적인 네트워크 활용을 위한 플랫폼 콜레버레이션 레이어로 이루어져 있다. 본 논문에서는 이러한 시스템의 구체적인 기능과 구성 그리고 이 시스템의 활용 분야에 대해 살펴본다.
본 논문에서는 미래의 네트워크 모델에 적합하도록 설계한 생태계 모방 임베디드 미들웨어(BIEM : Bio Inspired Embedded Middleware)를 구현하고, 그의 구조와 특성을 기술하며, 성능을 평가하여 BIEM의 정확성을 검증한다. BIEM의 정확성을 검증하기 위해, BIEM 위에서 응용프로그램을 실행시켰을 때와 독립적으로 일반적인 해를 구했을 때의 결과를 비교한다. 또한 서비스 제공을 위해 요구되는 통신오버헤드를 측정하여, 오버헤드가 네트워크 트래픽에 얼마나 영향을 미칠지에 대해서 알아보고, 마지막으로는 이주서비스에 소요되는 시간을 비교 및 분석한다. 이를 통해, BIEM이 미래 네트워크에 이용될 수 있는 하나의 시스템임을 결론지을 수 있다.
바이오 칩 분석 시스템은 유전자와 실험의 두 축으로 이루어진 바이오 칩에서 자료를 추출하고 필요한 정보를 얻기 위해 데이터를 분석하는 시스템이다. 유전자 데이터를 효율적으로 분석할 수 있는 방법으로 바이오 칩 분석 시스템이 각광받으면서 데이터의 양과 종류가 방대해지고 메모리의 효율적인 사용과 이에 따른 속도 개선을 위해 임베디드 시스템이 필요해지고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 임베디드 시스템을 위한 PSO 기반의 군집화 알고리즘을 구현하였다. 방대한 양의 유전자 데이터를 분석하기 위해 생태계 모방 알고리즘인 Particle Swarm Optimization 알고리즘과 비슷한 유전자의 분류를 위한 기법으로 군집화를 사용하여 유전자 데이터의 통합 분석 시스템을 구현, 사용자에게 더욱 효율적으로 정보를 제공한다. 본 논문에서는 방대한 양의 데이터의 최적화에 효율적인 생태계 모방 알고리즘 Particle Swarm Optimization 을 이용하여 데이터들을 군집화하는 알고리즘을 임베디드 시스템을 위해 구현한 방법을 기술하고 있다.
다방면적인 과학기술의 발달은 우리에게 대량의 데이터와 또한 새로운 영역으로의 접근 가능성을 열어주었다. 유전자 정보와 같은 대량의 정보를 다루는 시대가 열리면서 바이오 데이터를 분석하여 새로운 연관성과 정보를 찾아내는 바이오인포매틱스가 고부가가치 창출을 위한 학문으로 특히 부각되고 있다. 본 논문에서는 이러한 연구의 일환으로 보다 효율적인 바이오 데이터 분석을 위해 BNP에 내장된 생태계 모방 알고리즘의 특성을 연구하고, 이를 분류화에 접목시킨 방법에 대해 논하고자 한다.
본 논문의 목적은, 간단한 DNA를 기반으로 서로 상호 작용하는 인공미생물체를 위한 진화생태계를 구성하는 것이다. 여기서, 강화 신호를 사용한 신경 회로망의 학습을 통해 인공미생물체의 지능 린 진화과정을 모방해서 자신의 DNA 및 주변 환경에 따라 행동 패턴이 변화하도록 하였다. 또한, 미생물의 진화론적 관점에서 생식 과정에서 두 개체산의 유전자 교환 등이 일어날 수 있도록 하였다. 그리고 이렇게 만들어진 진화생태계의 응용 가능성에 대해 다룬다.
도시화로 인한 하천 건천화가 심각해짐에 따라 생태계 종 다양성 감소와 서식처 파괴 등 다양한 생태학적 문제가 발생한다. 건강한 하천 생태계를 유지하기 위해서는 유량 감소로 인한 수생태계 건강성 회복을 위해서는 어류 종에 따른 적합한 생태 유량을 산정해야 한다. 특히 발전방류로 인한 유량 변화는 하류에 서식하는 어류에 직접적인 영향을 미치므로 댐 방류량에 의한 서식처 면적 변화에 대한 연구가 필요하다. 이에 본 연구에서는 1) 낙동강 상류 구담교 유역을 대상으로 안동댐과 임하댐 유입량을 활용한 BBM (Building Block Methodology)을 구축하고, 2) 대상 하천의 River2D 모형을 구축하여, 3) 대표·대리 어종에 대한 자연유황과 BBM에 따른 가중가용면적(Weighted Usable Area, WUA)을 산정하였다. 2006년 ~ 2020년 자료를 기반으로, 시나리오1은 실측 유량을 활용하였으며, 시나리오2는 전체기간, 홍수년, 갈수년 그리고 평수년으로 구분하여 댐 유입량을 기반으로 산정한 BBM을 활용하였다. 시나리오 분석 결과, 가중가용면적이 감소하는 일부 기간도 존재하였으나, 전반적으로 BBM을 반영한 시나리오 2에서 서식처 면적이 증가하는 것으로 나타났다. 대표 어종 피라미의 경우 최대 약 18% 가중가용면적이 감소하는 기간이 존재하였으나, 최대 79%의 서식처 향상 효과가 나타났다. 대리어종 모래무지의 경우 마찬가지로 최대 약 18%의 서식처 감소 효과가 나타나는 기간이 존재하였으나, 최대 78%의 서식처 향상 효과가 나타나는 것으로 나타났다. 따라서 자연유황을 모방하여 댐 방류 패턴을 변경하는 것이 하류에 서식하는 어류의 서식처 개선에 더 효과적인 것으로 판단된다. 다만 서식처에 영향을 주는 물리적 요인(댐 방류량 등) 외에도 생물·화학적 요인이 존재하므로, 향후 다양한 요인을 고려한 연구를 통해 효과적인 서식처 개선 방안을 모색할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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