생태계 모방형 시스템[1]은 생태계에서 여러 객체들의 진화 및 협동 과정을 모방한 계산 모델로써, 기존의 알고리즘으로는 해결하기 어려운 문제들을 해결할 수 있는 방법으로 많은 연구가 진행되고 있다. 하지만, 이런 시스템은 많은 수의 객체가 진화 및 협동을 하는 과정을 필요로 하기 때문에 이런 시스템에 바탕을 둔 응용 시스템을 설계/분석하는데 많은 시간을 필요로 한다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이런 생태계 모방형 시스템의 동작을 확인할 수 있는 시뮬레이터를 여러 대의 PC상에서 동작하는 OMNeT++[2]를 확장하여 설계/구현하고, 몇 가지 응용 시뮬레이션을 통하여 그 유용성을 증명한다. 제안한 병렬 시뮬레이터에서는 Ecogent라는 객체가 진화/협동할 수 있는 기능을 제공하는 ERS 플랫폼을 OMNeT++에서 제공하는 기능으로 사상하여 여러 개의 플랫폼 상에서의 Ecogent가 동시에 진화/협동할 수 있게 함으로써 시뮬레이션 시간을 단축시킨다. 시뮬레이션 과정과 결과는 시뮬레이션 모니터 GUI를 통해서 실시간으로 확인할 수 있으며, 또한 시뮬레이션 결과의 체계적인 관리를 위하여 각 시뮬레이션 결과는 데이타베이스를 통해 저장되고 관리된다. 본 논문에서는 4개의 PC로 이루어진 PC cluster상에서 다양한 응용에 대한 생태계 모방형 시스템의 시뮬레이션 및 분석을 통하여 그 유용성을 검증하였다.
최근 생물정보학 분야의 연구는 하나하나의 유전자를 연구하던 예전의 방법에서 유전자들간의 관계를 알아보는 연구들로 변해가고 있다. 이러한 유전자들 간의 연구 중 하나가 유전자 팀(gene team)을 연구하는 것이다. 유전자 팀이란 몇몇 염색체들 사이의 유전자들이 보존되어 있는 것을 말하며, 닫힌 영역 안에 보존되어 있는 유전자들의 집합으로 볼 수 있다. 이들은 진화과정을 거치면서, 유전자 팀 내의 유전자들의 위치나 그 종류가 변한다. 이러한 유전자 팀을 찾기 위해 많은 연구들이 이루어져왔다. 본 논문은 생물정보학 분야에서 많이 사용되는 계층적 클러스터링(hierarchical clustering)방법을 변형하여 전체 유전체(whole genome) 쌍내에서의 의미 있는 영역을 찾고, 영역 내에서 gene team을 찾을 수 있는 방법을 소개한다. 본 연구 방법을 이용하면, 복잡한 구조의 두 유전체 사이의 연관 유전자들이나 유사 영역들의 맵(map)을 단계별로 간략화 하여 나타낼 수 있다.
본 연구는 혁신지구의 논의를 종합하고 혁신지구의 거버넌스 대안을 제시한다. 산업특화와 네트워킹, 가치사슬과 산업생태계에 중점을 두었던 클러스터정책은 이제는 한계를 노정하고 있다. 도시혁신의 시대, 산업, 주거, 여가의 융복합시대, 연관다양성의 시대에 적합한 혁신지구는, 다양한 중소규모의 혁신, 공방과 산업의 융복합으로 인한 협력과 대도시지역의 다양한 기반자원을 활용하고, 지역사회와의 통합성과 포용성을 강조한다. 민관 파트너십에 의한 협력적 거버넌스에 기반한 퀸터플 헬릭스의 구축, 장소성과 장소의 위신을 강화하는 물리적, 문화적 환경, 서비스업과의 융합이 중요하다. 산업적 측면을 넘어서 혁신지구는 도시 에메니티와 생활양식의 변화를 추동하고, 창조적 분위기 즉, 다양성, 생활양식, 매력, 개방성 등을 만들어내고, 이벤트, 거리예술, 야간활동 등 다양한 사회, 문화적 측면들과 밀접하게 연결되어 사회적 활력과 경제적 상호작용을 증진한다. 혁신지구 거버넌스는 기업 간 교환, 조합, 지식과 자원의 창출을 촉진한다. 나아가 기업 간 교환에 의해 지식이 창출되면 거버넌스 체제의 변화에도 영향을 주어, 경직적이고 중앙집중적인 체제에서 개방적, 역동적, 유기적 체제로 진화하게 된다. 혁신지구 정책을 통해 기존의 중심업무지구(CBD)는 중심활력지구(CLD)로 변모할 수 있을 것이다.
본 연구의 자료처리는 텍스톰(textom)과 소셜미디어의 단어를 중심으로 3가지 영역인 '코로나 19와 프로야구', '코로나 19와 프로야구 무관중', '코로나 19와 프로스포츠'에 대해 웹 환경에서 데이터 수집과 정제작업을 실시한 후 일괄 처리하였으며, 이를 시각화하기 위해 Ucinet6프로그램을 활용하였다. 구체적으로 웹 환경의 수집은 네이버, 다음, 구글의 채널을 활용하였고, 추출된 단어들 중 전문가회의를 통해 30개의 단어로 요약 정리하여 최종 연구에 활용하였다. 30개의 추출된 단어를 매트릭스를 통해 시각화하였으며, 단어의 유사성과 공통성의 군집을 파악하기 위해 CONCOR분석을 실시하였다. 분석결과 코로나 19와 프로야구에 관련된 군집은 1개의 중심클러스터와 5개의 주변클러스터로 구성되었고 코로나 19여파에 따른 프로야구 개막과 관련된 내용을 주로 검색하고 있는 것으로 나타났다. 코로나 19와 프로야구 무관중에 관련된 군집은 1개의 중심 클러스터와 5개의 주변클러스터로 구성되었으며, 코로나 19에 따른 프로야구 경기와 관련된 프로야구 입장의 키워드를 주로 검색하고 있는 것으로 나타났다. 코로나 19와 프로스포츠에 관련된 군집은 1개의 중심클러스터와 5개의 주변클러스터로 구성되었으며, 코로나 19의 여파에 따른 프로스포츠 시작과 관련된 키워드를 주로 검색하고 있는 것으로 나타났다. 이를 종합해보면 포스트 코로나 시대의 프로야구는 많은 변화가 있을 것이라 예상된다. 특히 응원문화는 관중들이 원하는 정도의 만족감은 없겠지만 관중들이 누릴 수 있는 직접관람의 기회를 누리기 위해 야구장에서도 코로나 19를 극복하기 위한 하나의 일상으로의 행동강령이 잘 유지되어야 할 것이다. 관람문화 또한 라이브커머스, AR/VR, O4O(Online for Offline)등의 4차 산업혁명의 기술도입으로 현장감 있는 쌍방향 소통이 가능한 인터렉티브 소통의 디지털이 구현돼야 할 것이다. 포스트 코로나 시대는 프로스포츠에도 새로운 형태의 패러다임이 구축될 것이다. 랜선 응원, SNS를 활용한 응원, 실시간 동시시청, 라이브 채팅응원, 편파중계 등 다양한 형태의 응원문화가 새로운 창작 콘텐츠 형태로 진화할 것이며, 팬들의 욕구를 충족할 수 있는 새로운 형태의 패러다임이 구축돼야 하겠다.
Clustering is an useful method to classify objects into subsets that have some meaning in the context of a particular problem and has been applied in variety of fields, customer relationship management, data mining, pattern recognition, and biotechnology etc. This paper addresses the unknown K clustering problems and presents a new approach based on a coevolutionary algorithm to solve it. Coevolutionary algorithms are known as very efficient tools to solve the integrated optimization problems with high degree of complexity compared to classical ones. The problem considered in this paper can be divided into two sub-problems; finding the number of clusters and classifying the data into these clusters. To apply to coevolutionary algorithm, the framework of algorithm and genetic elements suitable for the sub-problems are proposed. Also, a neighborhood-based evolutionary strategy is employed to maintain the population diversity. To analyze the proposed algorithm, the experiments are performed with various test-bed problems which are grouped into several classes. The experimental results confirm the effectiveness of the proposed algorithm.
최근, IT 기반의 환경은 웹서비스의 플랫폼의 변화, 클라우딩 컴퓨팅환경으로의 진화, 스마트 시장의 저변확대로 급속히 변화되고 있는 실정이다. 이와 함께 모니터링 개발 환경도 급속히 변화되고 있다. 이에, 사용자 정의가 가능한 SaaS기반의 모니터링 제공 서비스가 요구된다. 다양한 모니터링 환경을 지원하고 관리자가 요구한 자원 정보를 사용하고 있는 향상된 모니터링 프레임워크로써 클라우딩 컴퓨팅 환경의 SaaS 플랫폼의 고성능 저비용 클러스터 관리 시스템이 가능한 클라우딩 컴퓨팅 시스템이 요구된다. 그리하여 본 연구의 목표는 클라우딩 컴퓨팅 환경의 SaaS 기반 플랫폼의 효율적이고 사용자 정의 가능한 모바일 인터페이스를 가진 3D 뷰어가 제공되는 모니터링 시스템을 제공하는 것이다.
본 논문은 Carlsson and Stankielvicz(1991)에 의해 처음으로 소개된 기술시스템(Technological Systems; TSs) 의 개념을 발전시키고, 이를 우리나라 평판 프린팅 기술에 적용하였다. 특히 평판 프린팅 기술이 생산 공정기술로서 차세대 기술인 생명공학기술, 정보기술, 환경기술, 나노기술 등과 결합하면서, 하나의 기술시스템으로 창출 및 진화되는 동태적 과정을 분석하였다. 연구결과, 평판 프린팅 기술이라는 특정기술에 초점을 맞춘 기술시스템 접근방법이 국가혁신시스템, 지역혁신시스템, 산업클러스터 등 기존의 접근방법들이 추구하는 정책 목표를 보다 효과적으로 달성시킬 수 있음을 보이고, 이를 하나의 대안적 정책개념으로 제안하였다.
유사한 소프트웨어는 기존 산출물을 복제하고 수정하는 클론-앤-오운(clone-and-own, CAO) 방법으로 개발되곤 한다. 그러나 클론-앤-오운 방법은 복제된 제품의 수가 늘면서 유지보수를 어렵게 만들기 때문에 나쁜 프랙티스로 간주된다. 소프트웨어 제품라인 공학은 체계적인 재사용을 통해 소프트웨어 제품군을 개발하는 방법으로 클론-앤-오운 방법의 문제를 해결할 수 있다. CAO 방식으로 개발되어 온 제품패밀리를 제품라인 공학으로 마이그레이션하는 작업은 여러 소프트웨어 제품에서 클로닝된 부분들을 찾아 통합하고 재사용 가능한 자산으로 구축하는 것으로부터 시작된다. 그러나 클로닝이 디렉토리부터 코드 라인까지 다양한 수준에서 발생하고 그 과정에서 이들의 구조에 변경이 일어날 수 있어 단순하게 클로닝을 찾아내는 것만으로는 고품질의 제품라인 코드베이스를 구축하기 어렵다. 성공적인 마이그레이션을 위해서는 소스 코드들 사이의 클로닝 관계를 찾는 것 이외에도 소스 코드들의 파일 경로와 클래스 이름, 메소드 시그니처 등의 동일성을 확보는 작업이 선행되어야 한다. 이에 본 연구는 CAO 기반으로 개발된 제품들로부터 마이그레이션 대상 제품들을 선정한 후 제품들에 흩어져 있는 유사 코드 집합을 검출하여 메소드 경로의 통일이 필요한 대상을 식별하는 클러스터링 방법을 제안한다. 제안 방법의 효과를 보이기 위해 CAO 방식으로 진화해온 ApoGames 제품군에 제안 방법을 적용하여 실험을 진행하였다. 그 결과, 전처리 없이 수행된 파일의 상대 경로 기반 클러스터링 방법의 평균 정밀도는 0.91이며 식별된 공통 클러스터의 개수는 0개인 반면에 이 논문에서 제안하는 전처리와 함께 수행된 메소드 시그니처 기반 클러스터링 방법의 평균 정밀도는 0.98로 개선되었으며 식별된 공통 클러스터는 최대 15개까지 증가하였다.
지구는 현재 태양계에서 액체 상태의 물이 표면에 존재하는 유일한 천체이다. 하지만, 고체 또는 기체 상태의 물은 태양계의 다른 행성이나, 위성, 소행성, 혜성 등에도 풍부하게 존재하고 있다. 풍부한 액체 상태의 물은 지구 표면에서 일어나고 있는 기후의 변화, 해류의 이동, 퇴적 및 침식 작용, 화산활동과 같은 여러 지구과학적 현상에 밀접하게 관여하고 있을 뿐 아니라 생명의 탄생과 진화에도 매우 중요한 역할을 하였다. 현재 지구 표면에 액체 상태의 물이 존재할 수 있는 이유는 태양으로부터의 거리, 지구의 조성 및 크기 등과 관련된 지구 표면의 물리-화학적 조건이 액체 상태의 물이 존재할 수 있는 조건과 일치하고 있기 때문이다. 이와는 달리 지구보다 태양에 더 가깝게 위치하고 있고, 두터운 이산화탄소 대기를 갖고 있어 표면의 온도가 매우 높은 금성의 경우 H2O는 기체 상태로 존재하며, 지구보다 더 멀리 떨어져 있고 희박한 대기를 갖고 있는 화성의 경우에는 현재 H2O가 고체 즉 얼음의 형태로 존재한다. 태양계를 탄생시킨 태양계 성운에서는 압력이 너무 낮아 액체 상태의 물이 존재할 수 없으며, 고온에서는 기체 상태로 매우 낮은 저온에서는 얼음의 형태, 또는 함수 광물 내에 포함되어 존재할 수 있다. 지구와 같은 규모의 행성은 비교적 중력이 작아 태양계 성운의 기체를 거의 끌어들이지 못했다. 따라서 현재 지구에 존재하는 물은 대부분은 고체 상태로 지구에 집적되었을 것이다. 하지만 지구가 탄생한 위치에서 초기 태양계의 온도는 얼음이 형성되기에는 너무 높았기 때문에 좀 더 먼 곳에서(현재의 목성 위치보다 바깥쪽)에서 생성된 얼음 즉, 혜성이 태양계 안쪽으로 들어와 지구에 물을 공급했거나 함수광물을 포함하고 있는 소행성(예를 들어 CI chondrites와 같은 조성의)이 물을 가져왔을 것으로 생각되고 있다.서의 활성화는 어미 변환과 관련된 영역이라기보다는 산출시 관련되는 articulation, motor coordinate관련 영역으로 추정되고, 측두엽의 활성화는 형태소, 의미 관련 지식의 data base로 추정된다. 또한 우반구 전두엽 부분에서 관찰된 활성화는 억제관련 영역으로 짐작된다.러한 동물실험이 그 기초를 제공해 줄 수 있을 것이다. 또한 행동성향 및 기억의 종류에 따른 약물효과의 차이는 기억과 관련된 질병인 알츠하이머 환자에 있어 개개인에게 맞는 적절한 특징적인 치료약물이 존재할 것이라는 가능성을 제공해줄 뿐만 아니라 학습과 기억력 증진 효과를 기대해 볼 수 있을 것이라고 생각된다. 및 지역산업발전의 기획${\sim}$조정기구로서, 선진국의 지역발전기구(Regional Development Agency : RDA)인 지역전략산업기획단이 2002년도부터 산업자원부와 9개 시도에 의해 설립되어 지역네트워크의 활성화와 클러스터의 형성 촉진을 하게 되었고 2004년도에는 13개시도로 확대${\sim}$운영되고 있고, 지역특화사업(H/W)과 지역산업기술개발과제(S/W)와 함께 패케지 형태로 지원되며, 주요역할은 크게 지역산업의 정책기획 분야와 평가관리, 지역혁신역량 조사 및 DB구축 등으로 구분된다. 그중에서도 권역별, 지역별, 지역산업진흥사업 육성과 중장기 산업발전계획을 수립하기 위하여 지역혁신역량을 바탕으로 한 지역 Technology Road Map(TRM)작성사업은 전국공통의 1단계 사업으로 실시 ?榮쨉?, 2005년 3월 기준으로 9개 지역(강원, 대전, 충남, 충북, 경북, 울산, 전남, 전북, 제주) 26개 산업분야를 대상으로 23개가 완료된 상황이다. 이를 근거로 한 지역정책과 R&D 과제 및 필요 인프라의 도출이 체계적으로 구축되어 지역산업 발전을 위한
규산염 물질의 탄소 용해도에 대한 미시적 연구는 규산염 물질의 성질 변화와 지구 시스템 진화에 탄소가 미치는 영향의 이해에 매우 중요하다. 본 연구에서는 탄소가 용해된 엔스테타이트 시료에 대하여 라만(Raman) 분광분석을 실시하고, 양자 화학 계산을 통해 결정구조 내에 용해된 탄소의 원자 환경과 핵자기공명 분광 특성을 예측하였다. 1.5 GPa $1,400^{\circ}C$의 온도 압력 조건에서 2.4 wt%의 비정질 탄소와 함께 합성한 엔스테타이트의 라만 실험에서 엔스테타이트의 진동양상은 확인할 수 있었으나, $CO_2$나 탄산염 이온의 진동양상에 대한 정보는 획득하지 못하였다. 이는 엔스테타이트 내에 용해된 탄소의 양이 매우 적어 시료를 구성하는 원자들의 집합적인 진동양상을 측정하는 라만 분광분석으로는 검출이 어려움을 지시한다. 특정 핵종 중심의 핵자기공명 분광분석을 이용하면, 구조 내에 존재하는 탄소만 선택적으로 측정할 수 있다. 특히 $^{13}C$ NMR 화학 이동(chemical shift)은 원자 환경에 따라 민감하게 변하므로, 양자 화학 계산을 이용하여 $CO_2$와 C가 치환된 엔스테타이트 클러스터의 $^{13}C$ NMR 화학 차폐 텐서(chemical shielding tensor)를 계산하였다. 계산 결과 $CO_2$의 피크는 125 ppm에서 나타나며 이는 기존의 실험결과와 일치하며, 상압에서는 생성이 어렵지만 고압환경에서 생성될 가능성이 있는 배위수가 4인 C의 화학 이동 값은 ~254 ppm으로 예측되었다. 이와 같은 양자 화학 계산 결과는 고분해능 $^{13}C$ NMR 실험의 이해를 돕고 탄소의 원자 환경을 연구하는데 도움을 줄 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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