Methods to find an optimal solution that is the function of the design variables satisfying all constraints have been studied, there are still many difficulties to apply them to optimal design problems. A method to solve the above difficulties is developed by using Genetic Algorithms. but, several problems that conventional GAs are ill defined are application of penalty function that can be adapted to transform a constrained optimization problem into an unconstrained one and premature convergence of solution. Thus, we developed an modified GAs to solve this problems, and two examples are given to demonstrate the effectiveness of the methodology developed in this paper.
Genetic Algorithms have been successfully applied to various problems (for example, engineering design problems with a mix of continuous, integer and discrete design variables) that could not have been readily solved with traditional computational techniques. But, several problems for which conventional Genetic Algorithms are ill defined are premature convergence of solution and application of exterior penalty function. Therefore, we developed an Improved Genetic Algorithms (IGAs) to solve above two problems. As a case study, IGAs is applied to several nonlinear optimization problems and it is proved that this algorithm is very useful and efficient in comparison with traditional methods and conventional Genetic Algorithm.
고온초전도체의 전자응용 예를 들면, 죠셉슨접합과 같은 diode-type 의 초전도소자 뿐만 아니라 반도체 트랜지스터와 같은 고온초전도 삼단자소자의 개발 및 실용화를 위해서 해결해야 할 당면문제는 많다. 그 중에서 특히, 실리콘 기판위에 고온초전도 단결정박막을 성장시키는 것과 양질의 유전체 buffer층을 제조하는 것등이 있다. 초전도체/반도체구조에서 초전도전자쌍은 근접효과에 의해 반도체속으로 확산되어 가며, 이러한 현상을 이용하여 초전도 트랜지스터와 초전도 전자파소자와 같은 신기능 초전도소자를 구현할 수 있다. 그리고 이들 소자의 동작원리는 반도체속에서의 초전도 파동함수(질서파라미터)의 제어에 기초를 두고 있다. 고온초전도 일렉트로닉스를 겨냥하며, 중요한 응용으로서 거론되고 있는 분야는 1) one-wafer computer의 꿈을 실현하기 위한 기반기술로 꼽고 있는 초전도배선연구, 2) 성능에서 반도체소자를 능가하는 초전도소자, 3) 21세기를 전망하면서 집적회로 연구자들의 타깃이 되고 있는 초전도집적회로 및 일렉트로닉스, 그리고 4) 광범위한 응용이 기대되는 초정밀 센서인 SQUID 소자 등이 있다.
반도체 소자의 선폭이 감소함에 따른 금속배선의 저항이 증가하면서 반도체 배선물질을 copper로 대체하려는 연구가 진행되고 있다. 그러나 copper를 금속배선에 사용하게 되면 대기 상에서 노출 시 쉽게 산화가 일어나며 형성된 산화물의 미세조직이 치밀하지 못하여 계속적인 산화가 진행되고, 후속 열처리 공정 시 copper가 유전체로 확산되어 소자의 정상적인 작동을 방해하게 되는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 copper의 확산 및 산화를 방지하는 물질로 cobalt가 각광받고 있다. Cobalt는 낮은 저항과 열적 안정성이 우수하여 copper와의 연동에 문제가 없으며, 소자의 작동에도 영향을 미치지 않는다. Cobalt 박막의 적용을 위해 patterning 단계를 줄일 수 있는 선택적 증착공정의 개발도 요구되고 있다. 본 연구에서는 우수한 층덮힘(step coverage)과 양질의 박막을 증착할 수 있는 MOCVD 공정을 이용하였고, cobalt 전구체로서 $Co(hfac)_2$ (hfac: hexafluoroacethylacetonate) 전구체와 $Co_2$ (CO)8 (CO: carbonyl) 전구체를 사용하였다. 각각의 전구체에 따라 선택적 증착이 가능한 공정조건을 찾기 위한 연구를 진행하였다.
최근의 절삭가공 생산시스템은 무인자동화,고속화,정밀화로 대별되면서 생산성을 극대화시킬려는 방향으로 연구 가 진행되고 있다. 종래의 CNC화된 기계가공시스템에서는 절삭속도,이송속도 그리고 절삭깊이 등과 같은 절삭 조건은 On-line으로 조절되는 장치를 갖지 않고 Off-line으로 프로그래머의 경험이나 절삭가공의 데이터 핸드북을 통하여 결정되어진다. 이러한 절삭조건은 절삭률 즉 생산성의 측면에서 최적의 값이 될 수가 없다. 이는 프로그래머가 측면에서 최적의 값이 될 수가 없다. 이는 프로그래머가 공구의 마모나 표면거칠기, 또는 공작기계의 부하 등을 고려하여 극적으로 NC프로그램을 짜기 때문이다. 이러한 문제점 때문에 현재 개발되어지고 있는 대부분의 적응제어시스템은 실용화가 되지못하고 있는 실정이어서 효휼적인 적응시스템의 개발은 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 무인자동화 가공시스템에서 생산성을 최대화하기 위하여 사용하는 ACO 시스템에서 발생하는 상기의 문제를 해결하여 실용화할 수 있는 가공 최적화 시스템을 개발함을 연구의 목적으로 하고 있다.
산화물 반도체가 실리콘 기반의 기술을 대체할 새로운 기술로써 주목을 받기 시작하면서, 산화아연을 이용한 박막트랜지스터가 많은 주목을 받고 있다. 여기에 기존의 $SiO_2$를 대체할 새로운 High-k Material에 대한 연구 또한 진행되고 있는데, 이들의 가장 큰 문제점중 하나는 Interface Charge Trap이며, 그에 따른 결과로 히스테리시스 특성이 나타나게 되고, 이는 소자의 신뢰성에 큰 걸림돌이 되고 있다. 이번 연구에서는, High-k Material들 중의 하나인, $HfO_2$를 게이트 절연막으로 사용함에 있어서 Interface Charge Trap이 발생하는 문제를 해결하고자 하며, Low-k Material중에서 비교적 높은 유전상수를 갖는 $Al_2O_3$를 Buffer Layer로써 사용하여, 히스테리시스 특성을 향상 시켰다.
High Throughput Sequencing (HTS) 기술의 발달로 인해 시퀀싱 비용이 감소함에 따라 다양한 분야에서 이를 활용한 융합 연구가 활발하게 진행되고 있다. HTS 기술에서 가장 중요한 부분은 수백만개의 short read 들을 표준유전체 (reference genome)에 정렬시키는 것인데 RNA 시퀀싱 (RNA-Seq) 의 경우 RNA splicing 으로 인해 일반적인 aligner 로 처리가 불가능하다. 복잡한 RNA-Seq 정렬 문제를 해결하기 위해 그동안 다양한 알고리즘들이 제안되어 왔다. 본 논문에서는 RNA-seq 정렬분야에서 잘 알려진 알고리즘들과 최신 알고리즘들을 살펴봄으로써 RNA-seq 정렬 알고리즘의 동향을 살펴보고자 한다.
최근 홀스타인 경산우는 체격이 대형화함과 동시에 유전적 개량에 의해 비유량이 증가하고 있으나, 비유량이 증가하는 한편, 번식성적의 저하가 전 세계적인 문제로 되고 있다. 미국의 경우, 젖소의 첫 인공수정 수태율은 1951년의 약 65%에서 1996년 약 40%까지 저하하였다는 보고도 있다(Butler 등). 또한 영국에서도 과거 25년간에 수태율이 약 50%에서 35%까지 저하하여 40%를 밑돌고 있으며(Cook 등), 일본의 경우도 마찬가지로 북해도 젖소의 첫 수정 수태율은 40%를 밑돌고 있다는 것으로 미루어 우리나라의 경우도 이와 유사한 성적이나 좋지 않을 것으로 사료된다. 더구나 수태율의 저하와 아울러 분만간격(평균공태일수)는 매년 연장되고, 현재 고능력 젖소에서 번식 성적의 향상은 해결과제로, 세계각국에서는 번식성적저하의 요인 및 대책에 대한 많은 연구가 이뤄지고 있다. 따라서 고능력 젖소에서 유량, 부(負, -)에너지 균형 및 BCS 등이 번식성적에 미치는 영향 등에 대해 국내 외의 수집 논문, 자료 등을 정리하여 대동물임상수의사들에게 도움을 주고자 소개하고 저 한다.
BioPlace 시스템은 유전체 관련 연구자들의 효과적인 정보교환과 연구 활동을 지원하기 위한 웹기반 협업지원 시스템이다. 현재 BioPlace 시스템은 정보를 교환하는 방법이 대부분 비동기적 이어서 실제 공동작업의 과정에서 발생할 수 있는 여러 가지 전달사항이나 수시로 변하는 정보를 실시간으로 전달할 수 있는 방법을 제공하고 있지 않다. Jabber 메시징 시스템은 XML 기반의 개방형 메시징 시스템으로서 실시간 의사소통을 지원하기 위한 다양한 기능과 타 메시징 시스템과의 연동을 제공하고 있어서 능률적인 메시징 서비스의 개발을 지원한다. 따라서, BioPlace 협업지원 시스템에서 Jabber 메시징 서비스를 제공함으로써 이러한 문제를 해결할 수 있다. 본 논문에서는 BioPlace 협업지원 시스템에서 실시간 의사소통 수단으로 사용될 수 있도록 Jabber 실시간 메시징 시스템을 확장하여 BioPlace 메신저 시스템을 설계하고, 실제 구동 가능한 서버와 클라이언트 시스템을 개발하였다.
최근 생물정보학 분야에서 인간 유전체에 존재하는 CNV(copy number variation)에 관한 연구가 주목 받고 있다. CNV 영역은 1kbp-3Mbp 사리의 서열이 반복되거나 결실되는 변이 영역으로 정의된다. 우리는 선행연구에서 기가 시퀀싱(giga sequencing)의 결과 산출되는 DNA 서열조각인 리드(read)를 레퍼런스 시퀀스에 서열 정렬하여 CNV 영역을 찾아내는 새로운 CNV 검색 방식을 제안하였다. 후속 연구로서 본 논문에서는 DNA 서열에 존재하는 repeat 영역 문제를 해결하기 위한 새로운 방안을 제안하고, 리드의 출현 빈도 정보를 분석하여 CNV 영역을 찾아내는 CNV 영역 검색 알고리즘을 보인다. 제안된 알고리즘 Gaussian 분포를 갖는 출현 빈도 정보로부터 통계적 유의성을 갖는 영역을 추출하여 CNV 영역후보로 하고, 다음 경제 과정을 거쳐 최종의 CNV 영역을 추출한다. 성능 평가를 위하여 프로토타임 시스템을 개발하였으며, 시뮬레이션 실험을 수행하였다. 실험 결과에 의하여 제안된 방식은 반복되거나 결실되는 형태의 CNV 영역을 효율적으로 검출하며, 또한 다양한 크기의 CNV 영역을 효율적으로 검출할 수 있음을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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