콩 불마름병균 Xanthomonas campestris pv. glycines 8ra는 X. c. pv. vesicatoria에 길항력이 있는 bacteriocin인 glycinecin을 생성 분비한다. Bacteriocin 생성 분비 능력이 있는 콩 불마름병균을 효과적인 생물학적 방제원으로 활용하기 위해서는 좀더 체계적인 연구가 필요하여, bacteriocin 생성에 관계되는 유전자의 분리를 시도하였다. 약 2,000개의 Xanthomonas campestris pv. glycines 8ra cosmid library에서 bacteriocin의 생성 분비 능력을 조사하여 다섯 개의 clone을, pG011, pG0113, pG33과 pG35, 선발하였다. 그중 한 clone pG08을 임의로 선택하여 plasmid DNA를 분리하였다. Plasmid pG08에서 약 6.0 kb의 DNA를 떼어내어 다른 plasmid vector에 넣은 subclone pBL5는 bacteriocin의 생성 분비 능력이 있었다. Plasmid pG08을 제한효소 처리후 다시 접함시켜 만든 몇 개의 subclone과 pBL5의 제한효소 지도를 비교 분석한 결과 약 3.0 kb의 BamHI-HindIII 부분의 DNA가 bacteriocin의 생성에 관계함을 알았다.
소프트웨어의 측정값에 근거하여 소프트웨어 품질에 관한 의사결정을 할 때, 동치관계의 요구조건인 추이적(transitive) 특성이 항상 만족되는 것은 아니다. 순환수(cyclomatic number)가 거의 비슷한 프로그램에서, 하나의 \"구조적인\" 프로그램 범주에 속하고 또 다른 하나는 \"비구조적인\" 프로그램 범주에 속한다고 명확히 분류할 수 있는가하는 점이다. 따라서, 본 연구에서는 동치관계보다는 허용적 관계를 만족하는 허용적 러프집합에 근거한 소프트웨어 분류기준을 제시하고자 한다. 분류기준을 생성하기 위한 실험 데이터 집합을 수집하고, 집합 내의 각 원소에 관한 허용적 클래스들을 생성한 후, 각 허용적 클래스들의 중심값을 클러스터링하여 분류기준을 생성한다. 생성된 분류기준을 또 다른 실험 집합에 적용하여 비교 분석한 결과 생성된 분류기준이 타당함을 보여준다.생성된 분류기준이 타당함을 보여준다.
캐쉬 메모리 시스템의 성능 측정 방법으로 이제까지 널리 사용되고 있는 방법이 트레이스 구동 시뮬레이션이다. 트레이스 구동 시뮬레이션의 정확성은 사용하는 트레이스의 크기, 포함된 정보의 종류 등에 의해서 크게 영향을 받는다. 이에 따라 보다 정확한 트레이스를 생성하기 위해 많은 방법들이 제안되었으며 그 중 하드웨어 모니터링 기법에 의해서 얻어진 트레이스는 응용 프로그램의 메모리 참조에 대한 정보뿐만 아니라, 문맥교환이나 시스템 프로그램의 메모리 참조에 대한 정보, 메모리 참조가 발생한 시간 정보 등을 가진다는 장점을 갖는다. 그러나 하드웨어 모니터링 시스템은 트레이스를 생성하기 위한 시스템에 따라서 설계가 변화되어야 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 하드웨어 모니터링 시스템의 단점을 완화하기 위해서 EPLD(Erasable Programmable Logic Device)를 사용하여 트레이스 생성 시스템을 구성하여, 보다 간단한 수정으로 여러 시스템에서 트레이스 생성이 가능한 하드웨어 시스템을 설계하였다. 또한 제작된 트레이스 생성 시스템은 66Mhz의 고속 버스 시스템에서 동작할 수 있는 특징을 갖는다.
XML 문서 처리기는 XML 문서를 문서의 목적과 의미에 맞게 처리할 수 있어야 한다. XML의 DTD는 문서의 구조적인 정보만 제공하고 의미 정보는 제공하지 않기 때문에 문서 처리기를 자동적으로 생성하기 어렵다. 본 논문에서는 객체지향 속성 문법을 이용해서 XML 문서의 의미 정보를 기술하는 방법과 XML 문서 처리기를 자동적으로 생성할 수 있는 생성기를 소개한다. 문서 처리기 생성기는 문서처리기를 작성해야 하는 개발자의 시간과 노력을 감소시켜줄 것이다.
최근 COVID-19로 인한 온라인 강의 영상과 같은 많은 영상이 생성되고 있는데 노동 시간의 한계와 비용의 부족 등으로 인해 자막을 보유한 영상이 일부분에 불과하여 청각장애인들의 정보 취득에 방해 요소로 대두되고 있다. 본 논문에서는 음성인식을 이용하여 자막을 자동으로 생성하고 종결 어미와 시간을 이용해 문장을 분리하여 자막을 생성함으로써 자막 생성에 드는 시간과 노동력을 줄일 수 있도록 하는 시스템을 개발하고자 한다.
이 연구의 목적은 수증기 응결 과제에서 초등학생들이 가설을 생성할 때 귀추가 중요한 역할을 한다는 가설과 가설 생성 과정의 하위 요소인 경험상황과 원인적설명자가 독립되어 있다는 가설을 검증하는 것이었다. 검증을 위해 수증기 응결에 관한 가설 생성 검사지, 사전 지식 검사지, 유사경험상황 검사지 등을 개발하여 초등학교 6학년 학생들에게 투입하였다. 연구 결과, 수증기 응결에 관한 사전 지식을 가지고 있는 89명의 학생 중 72명의 학생들이 이 지식을사용하여 가설을 생성하지 못하였는데, 이것은 가설 생성에 귀추가 매우 중요하게 영향을 미친다는 연구 가설을 지지한다. 그리고 수증기 응결 현상에 관한 유시경험상황을 가지고 있는 56명의 학생들 중 54명의 학생들이 가설 검사에서가설을 생성하지 못하였는데, 이것은 경험상황과 원인적설명자가 독립적으로 분리되어 있다는 두 번째 연구가설을 지지한다. 이러한 연구 결과들로부터 이 연구에서는 과학 교육의 실제에서 지식을 가르치는 것뿐만 아니라 가설 생성 능력향상을 위한 교수 ${\cdot}$ 학습도 이루어져야 함을 제안한다.
본 연구는 철도표면상에 발생하는 노후 현상 중 하나인 결함 검출을 위해 학습데이터를 생성함으로써 결함 검출 모델에서 더 높은 점수를 얻기 위해 진행되었다. 철도표면에서 결함은 선로결속장치 및 선로와 차량의 마찰 등 다양한 원인에 의해 발생하고 선로 파손 등의 사고를 유발할 수 있기 때문에 결함에 대한 철도 유지관리가 필요 하다. 그래서 철도 유지관리의 자동화 및 비용절감을 위해 철도 표면 영상에 영상처리 또는 기계학습을 활용한 결함 검출 및 검사에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다. 일반적으로 영상 처리 분석기법 및 기계학습 기술의 성능은 데이터의 수량과 품질에 의존한다. 그렇기 때문에 일부 연구는 일반적이고 다양한 철도표면영상의 데이터베이스를 확보하기위해 등간격으로 선로표면을 촬영하는 장치 또는 탑재된 차량이 필요로 하였다. 본연구는 이러한 기계적인 영상획득 장치의 운용비용을 감소시키고 보완하기 위해 대표적인 영상생성관련 딥러닝 모델인 생성적 적대적 네트워크의 기본 구성에서 여러 관련연구에서 제시된 방법을 응용, 결함이 있는 철도 표면 재생성모델을 구성하여, 전용 데이터베이스가 구축되지 않은 철도 표면 영상에 대해서도 결함 검출을 진행할 수 있도록 하였다. 구성한 모델은 상이한 철도 표면 텍스처들을 반영한 철도 표면 생성을 학습하고 여러 임의의 결함의 위치에 대한 Ground-Truth들을 만족하는 다양한 결함을 재 생성하도록 설계하였다. 재생성된 철도 표면의 영상들을 결함 검출 딥러닝 모델에 학습데이터로 사용한다. 재생성모델의 유효성을 검증하기 위해 철도표면데이터를 3가지의 하위집합으로 군집화 하여 하나의 집합세트를 원본 영상으로 정의하고, 다른 두개의 나머지 하위집합들의 몇가지의 선로표면영상을 텍스처 영상으로 사용하여 새로운 철도 표면 영상을 생성한다. 그리고 결함 검출 모델에서 학습데이터로 생성된 새로운 철도 표면 영상을 사용하였을 때와, 생성된 철도 표면 영상이 없는 원본 영상을 사용하였을 때를 나누어 검증한다. 앞서 분류했던 하위집합들 중에서 원본영상으로 사용된 집합세트를 제외한 두 개의 하위집합들은 각각의 환경에서 학습된 결함 검출 모델에서 검증하여 출력인 픽셀단위 분류지도 영상을 얻는다. 이 픽셀단위 분류지도영상들과 실제 결함의 위치에 대한 원본결함 지도(Ground-Truth)들의 IoU(Intersection over Union) 및 F1-score로 평가하여 성능을 계산하였다. 결과적으로 두개의 하위집합의 텍스처 영상을 이용한 재생성된 학습데이터를 학습한 결함 검출모델의 점수는 원본 영상만을 학습하였을 때의 점수보다 약 IoU 및 F1-score가 10~15% 증가하였다. 이는 전용 학습 데이터가 구축되지 않은 철도표면 영상에 대해서도 기존 데이터를 이용하여 결함 검출이 상당히 가능함을 증명하는 것이다.
본 연구에서는 유역에서의 잠재적인 홍수위험도를 예측하기 위해서 지형도, 토양도, 토지이용도를 조합하여 해석하였다. 유역에서의 표고자료, 토양도자료 및 토지이용자료 등을 활용하여 유출생성지도와 유출누적지도를 작성하였고, 이를 홍수위험지도 작성에 활용하였다. 유출생성지도 작성을 위해 토지이용, 토양두께, 불투수성, 토양침식도, 그리고 지형기복을 유출인자로 고려하였고, 유출누적지도 작성을 위해 토지이용, 경사도, 유출 천이점, 그리고 저지대분석 결과를 이용하였다. 지도 작성을 위해 다기준의사결정법의 하나인 TOPSIS 기법을 적용하였고, 유출생성 및 누적과 관련한 인자들을 평가기준으로, 각 분석지역의 격자들을 대안으로 고려하였다. 제안된 방법론을 낙동강의 감천유역에 적용하였으며, 기존의 홍수위험지도 작성방법과 비교하여 합리적인 범위내에서 잘 일치하는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 제안한 방법론은 다양한 홍수위험지도 작성시 가이드라인으로 제시될 수 있으며, 국토계획 수립이나 비상대처계획 수립시 홍수에 대한 위험지역 선정을 위한 사전검토 단계에서 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
최근 수요가 많아진 여행 일정 추천 서비스와 관련하여, 이전 연구에서는 소셜 빅데이터 분석을 통해 관광지, 맛집, 숙소 등을 포함한 플레이스들의 대중적인 인기 정도를 정량화하고, 분석결과를 기반으로 여행 스케줄을 생성하기 위한 방법을 소개하였다. 그러나 생성된 스케줄은 관광지를 최단 거리로 연결한 이동 경로 위주로 구성되었으며, 여행 일자별로 맛집이나 숙소 정보를 포함한 구체적인 일정 정보는 제공하지 않았다. 본 논문에서는 소셜 빅데이터를 기반으로 생성된 여행 스케줄에 시나리오 템플릿을 이용하여 상세 이동 경로를 구성하기 위한 알고리즘을 제시하고, 이를 구현한 프로토타입 시스템에 대해 소개한다. 제안 시스템은 플레이스 정보 수집, 플레이스별 인기점수 산정, 최단경로 여행 일정 생성, 일자별 상세 스케줄 생성, UI 시각화 등의 모듈로 구성되며, 경상남도 내 63,000여 개의 플레이스를 대상으로 수집된 리뷰를 바탕으로 진행된 실험을 통해 제안 시스템의 효용성을 입증하였다.
본 논문은 구조적, 의미론적 이질성을 가진 분산 XML 문서의 통합 검색을 위해 반자동으로 생성된 인터페이스를 통해 각 지역 문서에 대한 질의를 생성하여 검색하는 방법을 제안한다. 본 시스템에서는 데이타 통합을 위한 메타데이타 인터페이스인 DDXMI(Distributed Documents XML Metadata Interface)를 정의하고, 분산 데이타에 대한 DTD를 입력으로 받아 사용자로 하여금 전역 DTD와 각 지역 DTD 간의 의미 차이를 극복하기 위한 사용자 인터페이스 생성 방법을 제안하였다. 전역 DTD와 지역 DTD의 특성을 고려하여 인덱스 매핑과 그에 필요한 함수 이름의 매핑 정보를 기반으로 DDXMI가 자동으로 생성된다. XML 질의 언어인 Quilt를 사용하여 생성된 DDXMI를 통해 각 지역 문서에 적합한 질의를 생성, 수행한다 사용자는 검색 대상 문서의 스키마와 통합스키마의 구조를 잘 알고 있다고 가정하였다. XML로 만들어진 석박사 논문, 논문지, 연구보고서에 대한 소규모, 중규모 전역 DTD를 만들어 실제로 질의를 생성하여 검색 결과를 검증할 수 있도록 하였다. 본 시스템은 JavaCC와 Java 서블릿을 이용하여 개발하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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