사람들이 휴대용 위치정보 수집 장비나 혹은 스마트폰을 사용하면서 사람의 이동 정보인 위치정보들을 모으는 일이 가능해 졌다. 이러한 위치정보들을 가지고 본 논문에서는 사람의 이동 모델을 나타내고자 하였다. 이동 정보들은 머물러 있는(Stay)상태와 이동하는(Moving) 상태로 나눌 수 있는데 이러한 상태 중 머물러 있는 상태가 군집화가 되어 연쇄 모델속의 하나의 상태(State)로 나타나 질 수 있다. 물론 이동 정보들을 통해 연쇄모델 속 각 상태간의 전이 확률 또한 계산 할 수 있다. 이러한 일련의 과정을 본 논문에서는 기대치 최대화 기반 군집화 과정을 통해 연속시간 연쇄 모델의 형태로 인간의 이동성을 표현하였다. 또한 이러한 모델에서 대표 군집(macro)과 그 부속 군집(micro)을 표현할 수 있었고 이러한 모습은 대표적인 큰 군집 속의 작은 군집의 형태로 나타나게 된다.
보리의 내동성기작에 관여할 것으로 예상되는 반결빙단백질을 분리하기 위해서 저온순화기간 중에 세포밖 공간에 축적되는 단백질을 분리 및 비교하였다. 42일간의 저온처리를 통해 70, 21, 16, 14 KDa의 단백질과 10 KDa 이하의 연속된 크기의 단백질들의 축적이 증가됨을 확인하였다. 이들 단백질들은 3일간의 저온처리에서도 어느 정도 축적되었으나, 42일간의 처리시 그 양에 있어서 더욱 증가됨을 볼 수 있었다. 위 방법으로 얻어진 단백질을 전체 잎조직의 단백질과 비교하여 세포밖 공간의 단백질 추출방법의 정확도를 검증하였다. 또한 호밀의 저온처리시 세포밖 공간에 축적하는 단백질과의 비교를 통해 구성 단백질의 크기에 있어서 차이를 확인하였으나, 호밀과 보리에서 공통적으로 10 KDa 이하의 범위에서 연속적인 크기의 단백질이 축적됨을 볼 수 있었다. 알려진 광어의 반결빙단백질은 크기가 3300에서 33,000 dalton에 이르는 점으로 미루어 보리와 호밀에서 공통적으로 발견되는 10 KDa 이하의 단백질이 반결빙단백질로 작용할 가능성은 매우 높다. Griffith등(1992)은 호밀의 세포밖 공간 단백질중 일부에서 반결빙활성도를 확인하였고 보리와 호밀간의 해당단백질의 전체적인 profile에서의 유사성을 미루어 보리로부터 얻어진 세포밖 공간의 단백질에서 반결빙단백질을 발견할 가능성은 매우 높다.
디지털 미디어의 증가로 비디오 클립을 효율적으로 정합하기 위한 다양한 알고리즘이 제안되었다. 기존의 비디오 검색 알고리즘에서는 주로 프레임 단위의 질의에 관한 검색 알고리즘이 연구되었으나 비디오 클립 단위의 질의에 관한 정합 알고리즘 연구는 미진하였다. 본 논문에서는 비디오 클립 질의에 관한 효율적인 비디오 색인과 검색 알고리즘을 제안한다. 시퀀스 정합의 정확도와 성능 향상을 위하여 연속되는 프레임의 히스토그램간의 유사도 함수로 커쉬함수를 사용하였으며 기존의 방법에 비해 높은 성능을 나타내었다. 비디오 샷들로부터 추출된 키프레임들은 샷묶음 뿐만 아니라 비디오 시퀀스 정합이나 브라우징에도 사용되며 여기서 키프레임은 이전 프레임들과 중요한 차이를 보이는 프레임을 나타낸다. 실험 영상을 이용한 실험결과 제안한 방법은 기존의 방법에 비해 적은 계산량으로 높은 정합 성능을 보였다.
인터넷과 인트라넷의 확산에 따라, 스트림 데이터 처리 (stream data processing) 와 같은 새로운 분야가 등장하게 되었다. 스트림 데이터는 실시간적이고 연속적으로 생성된다. 본 논문에서는 시간에 따라서 예측할 수 없게 특성이 바뀌는 데이터 스트림에 대한 처리에 대하여 다룬다. 특별히, 본 논문에서는 스트림 데이터에 대한 질의문을 구성하는 연산자들 간의 효율적인 수행 순서 생성 기법인 WT-Heuristics를 제안한다. WT-Heuristics 기법은 연산 실행 순서에서 인접한 두 연산자들의 연산 순서만을 고려함으로써 효율적으로 연산자 순서를 결정할 수 있다. 또한 본 논문에서 제안하는 방법은 시스템의 부담을 적게 주면서도 데이터의 변화에 따라 수행 순서를 변화시킨다.
본 논문은 장비엔지니어링 시스템(EES) 프레임워크에서 반도체와 광전자 제조장비를 위한 새로운 하이브리드 생산설비데이터 습득 시스템을 설계하고 구현한다. 장비엔지니어링 분야에서 장비로부터 수집되는 데이터 량이 급격히 증가하고 있다. 제안된 HEDAS(Hybrid Equipment Data Acquisition System)는 EES 프레임워크에서 발생하는 대용량의 실시간 데이터를 효율적으로 처리한다. 또한, 제안된 시스템은 실시간 EES 응용 뿐만 아니라 비실시간 EES 응용을 지원할 수 있다. 실시간 EES 응용을 위해서 HEDAS는 메모리 기반의 연속질의와 필터링 기술을 이용하여 고속의 실시간 처리를 수행한다. HEADS는 비 실시간 장비 데이터를 HEADS 기반의 데이터베이스 또는 기존의 데이터베이스에 선택적으로 저장할 수 있다. 특히, 급격하게 증가하는 장비 데이터에 대해 디스크 저장 비용을 절감하기 위해 타임스템프 기반의 압축 인덱싱과 질의처리 기법을 제공한다. HEDAS는 EES 프레임워크에서 대용량의 실시간 및 비 실시간 장비 데이터를 수집하여 다양한 EES 응용에 수집된 데이터를 전송할 수 있는 효율적인 시스템이다.
이동 객체는 시간에 따라 연속적으로 위치정보가 변하는 현실 세계의 모든 객체를 말한다. 기존의 공간 색인에 관한 연구는 효율적인 검색 방법을 제시하였지만 이동체 데이터베이스에서는 질의처리의 효율성보다 이동 객체의 최근 위치를 빨리 저장하는 것이 더 중요하다. 그러므로 기존의 색인은 가능한 한 정확한 현재 위치 정보를 제공해야 하는 이동체 데이터베이스에는 적용할 수 없다. 이 논문에서는 이동 객체의 색인 구축비용을 줄이기 위한 처리 기법을 제안한다. 구체적으로 각 이동 객체의 위치 변경 보고 즉시 변경하는 방법과 일정 주기마다 전체 객체에 대해 재색인하는 방법의 장단점을 분석하고, 데이터베이스 변경 횟수의 최소화를 위해 이동체의 특성을 감안한 새로운 선택적 즉시 변경 방법을 제안한다.
공간 데이터 웨어하우스 구축기는 소스 데이터의 변경 사항을 일괄처리의 형태로 공간 데이터 웨어하우스에 적재한다. 또한, 공간 데이터 웨어하우스 서버는 사용자의 질의에 빠른 응답을 하기위해 적재된 데이터로 색인을 구축한다. 색인을 구성하는 기존 기법으로는 벌크 삽입 기법 및 색인 전송 기법이 있다. 벌크 삽입 기법은 색인을 구성하기 위한 클러스터링 비용이 필요하며 검색 성능도 떨어진다. 또한, 색인 전송 기법은 주기적인 소스 데이터의 변경을 지원하지 않는다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 공간 데이터 웨어하우스에서 부분 색인 전송을 이용한 효율적인 색인 재구성 기법을 제안한다. 제안 기법은 구축기에서 색인의 구조에 맞게 클러스터링된 클러스터들을 부분 색인으로 구성하여 페이지 단위로 전송한다. 공간 데이터 웨어하우스 서버에서는 전송된 부분 색인의 물리적 사상 문제를 해결하기 위해 물리적으로 연속된 공간을 예약하고 예약된 공간에 부분 색인을 기록한다. 기록된 부분 색인은 공간 데이터 웨어하우스 서버에 있던 기존 색인에 삽입된다. 부분 색인이 기존 색인에 직접 삽입됨으로써 색인 재구성을 위한 검색, 분할, 재조정 비용은 최소가 된다.
백과사전에서 정답을 찾기 위한 정보 중의 하나로 구조분석 정보를 이용하기 위하여 의존 관계 분석을 통해 정확한 구조분석에 대한 연구를 하였다. 정답을 찾기 위한 대상이 되는 용언과 논항의 관계를 파악하기 위해 먼저 의존관계 분석의 모호성 정도를 줄이기 위해 문장을 구묶음으로 나누었고 나눠진 구묶음에서 중심어와 중심어에 해당하는 의미코드를 추출하였다. 이렇게 구분된 구묶음 간의 의존관계를 파악하기 위하여 주로 격틀과 의미코드에 의존하는 의미자질, 거리 자질, 격관계 자질, 절형태 자질을 이용하여 의존관계 모호성을 해소하였다. 백과사전의 특성상 생략되는 성분과 연속 동사 처리를 하여 보다 정확하게 백과사전 QA시스템에서 정답을 찾을 수 있는 정보를 제공하도록 하였다. 실험결과 동사구와 명사구의 의존관계는 89.43의 성능을 보였고 의존관계에 격을 부여한 경우는 78.40%의 정확율, 백과사전 후처리에 해당하는 복원은 68.23의 성능을 보인다.
태그는 위치정보가 없기 때문에 리더의 식별자를 위치정보로 사용하지만 비연속적인 심볼형 정보이다. 따라서 태그 이동 궤적간의 근접성을 정의하는 것이 어려우며 사용자 질의 처리시 비효율적이다. 본 논문에서는 태그 위치를 표현하기 위하여 인식공간을 정의하고 인식공간 근접성을 제안한다. 인식공간 근접성은 정적 인식공간 근접성과 동적 인식공간 근접성으로 구성되며 이를 이용하여 태그 궤적 간의 근접성을 측정하고 효율적인 색인을 구축할 수 있다. 제안한 태그 이동 궤적 근접성 함수를 평가하기 위해 태그 색인 기법인 IR-tree와 이동체 색인 기법인 $R^*$-tree를 대상으로 성능평가 실험을 수행하였다.
hGH 와 GST 절편으로 구성된 융합 단백질의 고정화 UK 칼럼에 의한 절단 반응 후 용출액의 pH를 3.5 로 낮춤으로써 이물질들을 침전시키고 이를 expanded bed chromatography 칼럼에 통과시킨 결과, 이물질들의 제거와 hGH 단량체의 흡착분리가 동시에 이루어겼다 . 흡착된 단량체는 NaCl 에 의해 용출되었으며 이 단계의 수율은 거의 100% 이었다 , 따라서 칼럼에 의한 절단 반응과 산 침전에 의한 이물질 침잔 반응 EBA 에 의한 이물질 제거 및 단량체 회수 반응을 연속적으로 진행할 수 있는 기초를 제시하였다 . 또한 고정화된 UK 는 guanidine HCl(6M)을 이용하여 unfolding 시키고 이를 세척하여 refolding 시킨 결과 20 회의 반복적인 처리 후에도 초기 활성의 약 80% 수준을 유지하였다. 이는 UK 가 공유결합된 상태에서 solid-phase refolding 이 가능하다는 증거이며, 고정화 효소 칼럼의 수영을 크게 향상시켜 경제성을 확보하는 방안으로 이용될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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