유전자 발현은 다양한 전사 인자들의 상호 작용에 의해서 조절되어진다 이러한 전사 인자들에 존재하는 모티프는 직접적으로 조절 작용을 위한 기능을 수행한다. 또한 대부분의 경우에서 여러 모티프가 함께 유전자 발현 기작을 위하여 조절 작용을 한다. 따라서 이러한 모티프들이 어떤 조합으로 함께 전사 과정에 관여하는지 여부를 밝히는 작업은 중요한 일이다. 본 논문에서 진화 연산을 응용하여, 다양한 조건 하에 전사 과정에 중요하게 작용하는 모티프들의 조합을 알아보았고, 그 결과를 기본적인 k-Means 알고리즘 등과 비교하여 제안한 방법이 유전자들의 상관관계에 있어서 보다 우수한 결과를 보임을 알 수 있었다.
본 논문은 인공생명 기법을 이용하여 생물의 정보처리 시스템을 구현하고자 하는 것이다. 자연계의 생물은 그 자체로 훌륭한 정보처리 시스템이다. 생물체는 하나의 생식 세포로부터 발생된다. 또한 이 개체의 종은 진화의 과정을 통해 환경에 적응한다. 본 논문에서는 이와 같은 생물학적인 발생과 진화의 개념을 이용하여 신경망을 설계하는 방법을 제안한다. 생물체의 개체발생은 발생모델의 하나인 셀룰라 오토마다(CA)를 통하여 구현하였고 진화과정은 진화 알고리즘(EAs)을 사용하였다. 우리는 이와 같이 구현한 '진화하는 셀룰라 오토마타 신경망'을 줄여서 ECANS1이라 명명하였다. 셀 사이의 연결은 CA 법칙에 의하여 결정되며, 셀의 초기 패턴이 진화함으로써 유용한 신경망을 찾아낸다. 신경망의 각 셀 즉 뉴런은 생물의 발화 ${\cdot}$ 비발화의 특성을 갖는 카오스 뉴런 모델을 사용하였다. 그리고 신경마의 최종 출력값은 뉴런의 발화 빈도로서 나타내었다. 제안한 방법은 Exclusive-OR 문제 및 패리티 문제에 적용함으로써 그 유효성을 검증하였다.
1950년대에 조성된 RTP는 계획적으로 조성된 첨단 산-학 복합단지임과 동시에 외생적 발전 전략으로 클러스터 기반을 구축한 후, 성장 과정에서 내생적 발전 역량을 갖추게 된 흥미로운 사례이다. 본 논문에서는 외생적 발전 전략에 의해 계획적으로 조성된 RTP가 어떻게 성공적인 진화 경로를 밟게 되었는지, 그 과정과 요인을 트리플 힐릭스 공간의 구축 과정을 통해 분석하였다. RTP의 클러스터 형성 초기에는 지식 공간의 존재와 역할이 중요했으나, RTP의 고도성장기에 지식 공간이 미친 영향은 상대적으로 미흡했다. 반면에, NC 과학기술위원회는 트리플 힐릭스 합의 공간으로서, RTP의 조성단계에서부터 지금까지 클러스터의 경로파괴적 진화를 견인한 핵심 주체라고 할 수 있다. 그리고 RTP의 지속적 진화 과정에는 노스캐롤라이나 생명공학연구센터(NCBC)와 노스캐롤라이나 마이크로일렉트릭센터(MCNC) 등과 같은 혁신 공간은 클러스터의 트리플 힐릭스 상호작용을 유발하는 핵심 중개기관의 역할을 수행했다. 오늘날, RTP에는 합의 공간을 중심으로 지식 공간과 혁신 공간이 연계되는 구조를 통해 트리플 힐릭스 공간이 구축되어 있으며, 이를 통해 기존 산업 생태계의 역동성을 유지하면서도 새로운 산업 생태계가 성장하는 이른바 역동적 진화 구조를 나타내고 있다.
우리나라 동해안에 서식하는 새치성게(Strongylocentrotus intermedius)는 둥근성게과(Strongylocentrotidae)에 속하는 냉수성 해양 무척추동물이다. 둥근성게과에는 현재 9종의 성게가 속해 있으나, 아직 종간의 분류 기준, 계통 분류학적 유연관계, 진화과정 등이 잘 밝혀져 있지 않다. 본 연구는 유전자 염기서열이라는 분자형질을 이용하여 새치성게의 종 분류기준을 확립하고 이 종의 계통진화 및 분화 시기를 파악하고자 수행되었다. 이를 위하여 변화율이 빠르고 모계로만 유전되는 특성을 가진 미토콘드리아의 한 유전자인 cytochrome c oxidase subunit I(COI)을 분석하였다. 새치성게의 생식소에서 DNA를 추출하고 중합효소연쇄반응으로 COI 유전자 단편을 선택적으로 증폭하였으며, 클로닝과 시퀀싱 과정을 거쳐 COI 유전자의 단편 1077개 염기쌍 순서(염기서열)를 확정하였다. 이 염기서열과 유전자 데이터베이스(GenBank)에 들어있는 다른 성게 및 해삼, 불가사리의 유전자를 비교하고 그 분자 계통수를 작성함으로써 새치성게의 진화과정을 분석하였다. COI 유전자 계통수는 새치성게가 태평양 동쪽 연안에 서식하는 S. purpuratus와 계통적으로 자매군(sister species)의 관계에 있음을 보였다. 두 종의 분화 시기는 계통수 상 분지의 길이와 화석연대를 고려하여 산출했을 때 지구 온도의 변동이 심했던 약 890만년 전으로 추정되었다. 태평양의 동안과 서안으로 분리된 두 종의 현재 분포와 종분화 시기의 지구 환경조건은 두 종간의 분화가 환경변화에 따른 개체군의 지리적 분리(vicariance)에 의한 것임을 시사해 준다. 한편, 새치성게의 COI 유전자염기서열은 이 종을 대표하는 분자형질로서 둥근성게과의 성게들을 서로 구분할 수 있는 종분류의 기준이 될 것이다.
본 연구는 새롭게 등장하는 미디어 플랫폼인 스마트미디어(Mobile IPTV, OTT, 스마트TV)와 IPTV의 진화모형을 제안하고 있으며, 서비스 진화의 과정을 탐색과 활용이론을 바탕으로 나선형 모형으로 설명하고자 한다. 연구자는 IP방식 미디어는 IPTV에서 진화한 것이며, IPTV가 순환적인 프로세스의 발전모형을 거치면서 진화하였다고 가정한다. 이를 설명하기 위해 연구자는 나선형모형과 탐색과 활용이론을 접목하여 연구모형을 제안한다. 모형의 정성적 제안을 통해 연구자는 스마트미디어가 IPTV의 진화과정에서 발전된 미디어라는 점을 정리하고, 향후 미디어 규제 및 발전방향 설정의 이론적 근거가 될 것으로 기대한다. 연구자는 첫째, IPTV의 진화단계를 서비스의 형상과 규제/기술 측면에서 구분하고, 둘째, IPTV의 진화를 탐색과 활용이론을 접목한 Spiral 모형으로 3개의 사이클을 확인하고 정리한다. 결론적으로 본고의 논의는 IPTV 진화의 후속으로 등장하는 모바일 IP미디어와 스마트미디어에 대한 이해를 도울 것이며, 다양한 규제이슈의 해소와 혁신적 미디어 서비스의 개발을 이끌어낼 것이라고 본다. 또한 정부가 미디어와 콘텐츠 산업계의 발전을 위해 미디어의 진화방향을 설계하는 데 도움이 될 것이다.
모듈형 신경망은 인간의 정보처리 시스템이 고유한 목적이나 기능을 가진 모듈로 되어있다는 신경과학의 연구에 기반하여 제안된 모델이다. 하지만 모듈의 크기와 기능모듈간의 연결구조를 결정하는데 큰 어려움이 있다. 본 논문에서는 간단한 규칙으로 복잡한 구조를 생성해 낼 수 있는 린덴마이어-시스템을 이용하여 모듈형 신경망의 크기 및 연결구조를 만들어내는 과정에 대하여 고찰해본다. 또한, 신경망의 생성규칙을 유전자형으로 표현하고 진화 알고리즘을 적용하여 주어진 문제를 해결할 수 있는 최적의 규칙을 찾아내는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 유전자형과 진화연산은 최적화된 문법규칙 및 신경망의 구조를 만들어 낼 수 있는 가능성을 보여준다.
진화 알고리즘은 생물의 유전적 진화 과정을 이용한 새로운 문제 해결의 방안으로 결정론적 방법으로 해결하지 못한 난제에 적합한 알고리즘으로 알려져 있다. 본 논문에서는 진화 알고리즘의 연구를 기반으로 전달함수 출력 파형 검출을 위만 기법에서 이용되고 있는 런지-커타(Runge-Kutta) 방법에서의 상미분방정식의 해를 구하는 기법에서 유전 알고리즘을 이용하여 그 결과를 찾아본다. 본 논문에서의 구현은 자바 언어를 이용하며, 자바 언어를 적용한 구현 방법과 유전 알고리즘의 효율적 기법을 제시한다.
소프트웨어 품질에 대한 관심이 높아져 가면서 소프트웨어 제품 품질평가 기술에 대한 필요성이 부각되고 있다. 소프트웨어 제품 품질에 대한 국제 표준으로서 ISO 표준이 세계적인 주도권을 잡고 있으나 아직도 지속적인 진화과정을 겪고 있다. 본 고에서는 ISO를 위시하여 IEEE 등의 국제 표준과 미국, 일본 등의 품질평가 표준화 동향을 살펴보고, 국내의 표준화 현황을 알아보고자 하며, 세계 표준에 대응하기 위한 국내 표준화의 문제점을 살펴보고 향후 대응방안을 고찰해 보고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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