• Clinical and Experimental Vaccine Research
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• 제13권2호
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• pp.132-145
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• 2024

Purpose: Enterovirus 71, a pathogen that causes hand-foot and mouth disease (HFMD) is currently regarded as an increasing neurotropic virus in Asia and can cause severe complications in pediatric patients with blister-like sores or rashes on the hand, feet, and mouth. Notwithstanding the significant burden of the disease, no authorized vaccine is available. Previously identified attenuated and inactivated vaccines are worthless over time owing to changes in the viral genome. Materials and Methods: A novel vaccine construct using B-cell derived T-cell epitopes from the virulent polyprotein found the induction of possible immune response. In order to boost the immune system, a beta-defensin 1 preproprotein adjuvant with EAAAK linker was added at the N-terminal end of the vaccine sequence. Results: The immunogenicity of the designed, refined, and verified prospective three-dimensional-structure of the multi-epitope vaccine was found to be quite high, exhibiting non-allergenic and antigenic properties. The vaccine candidates bound to toll-like receptor 3 in a molecular docking analysis, and the efficacy of the potential vaccine to generate a strong immune response was assessed through in silico immunological simulation. Conclusion: Computational analysis has shown that the proposed multi-epitope vaccine is possibly safe for use in humans and can elicit an immune response.

• 한국방재학회 논문집
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• 제10권6호
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• pp.155-163
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• 2010

범람해석에 관한 기존의 연구들은 높은 정확도의 범람해석결과를 얻기 위해 비정방형격자를 이용한 다양한 수치기법들을 제시하고, 고정확도의 해석결과를 보여주고 있으나 실시간 범람해석에 적용하기 위해서는 전처리 과정의 간소화 및 모의 시간 단축이 필요하다. 또한 최근 들어 침수지도, 홍수위험 지표 및 다차원 홍수피해 산정기법을 이용한 홍수위험 지도 작성을 위해서는 다양한 vector 및 raster기반의 정보와의 연계해석이 필요하며 이를 위해서는 비정방형격자보다는 정방형격자기반의 홍수범람 해석기법이 효율적이다. 본 연구에서는 지형데이터의 전처리 과정을 간략화하고, 모의수행시간을 단축할 수 있도록 raster기반의 2차원 홍수범람 모형을 개발하였으며, 개발된 모형의 정확도 및 효율성 평가를 위해 2002년 8월 10일 발생한 백산제 붕괴 홍수범람 모의에 적용하여 실측자료 및 상용 2차원 수치모형인 FLUMEN과의 모의결과를 비교 분석하였다. 개발된 모형의 최대 침수면적은 실제침수흔적도 및 FLUMEN 모의결과와 상당히 유사한 결과를 보였으며, 범람해석모형에 포함된 하도-제내지 연결부 모형에 의해 제방붕괴초기의 하도에서 제내지의 범람유량뿐만 아니라 제방붕괴후기의 제내지에서 하도로의 역유입 현상 역시 상당히 우수하게 모의되었다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제27권2호
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• pp.71-78
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• 2014

회전익 항공기 중 군에서 운용하는 기동헬기는 전장상황에서 운용되기 때문에 연료셀 피탄 상황에 직면할 가능성이 높다. 연료셀 피탄에 따른 내부압력 증가로 내부폭발이나 화재가 발생할 수 있으며, 이는 승무원의 생존 가능성에 치명적인 영향을 주게 된다. 따라서, 승무원의 생존성을 극대화하기 위해서는 연료셀이 직면 가능한 극한 상황을 예측하여 설계에 반영해야 한다. 항공기 연료셀 설계시 고려해야 하는 데이타는 피탄에 의한 연료셀 내부압력, 수압램 영향에 의한 연료셀 자체 및 금속피팅부 응력, 탄환의 운동에너지 등이 포함될 수 있다. 이러한 설계 데이터 확보를 위해서는 실물 시험을 수행하는 것이 가장 바람직하지만, 시간과 비용의 부담과 더불어 시험실패와 같은 시행착오 위험성으로 많은 제약이 따른다. 따라서, 사전에 다양한 설계 데이터 예측과 시행착오의 최소화를 위해서는 피탄 상황에 대한 수치해석이 필요하다. 본 연구에서는 입자법을 사용하여 연료셀 피탄 조건에 대한 유체-구조 연성 수치해석을 수행하였다. 수치해석은 전용 충돌해석 프로그램인 LS-DYNA를 사용하였고, 결과로 얻어진 탄의 거동과 에너지, 연료셀 내부압력과 등가응력의 평가를 통해 연료셀 설계와 관련한 데이터 확보 가능성을 타진하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.77-86
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• 2018

지난 수년간 KISTI는 EDISON이라는 온라인 시뮬레이션 실행 플랫폼을 통해 사용자들이 다양한 계산과학공학 분야에서 제공된 사이언스 애플리케이션에 대한 시뮬레이션을 수행할 수 있는 서비스를 제공하고 있다. 일반적으로 이러한 시뮬레이션은 대규모 계산을 수반하므로 대용량의 출력 데이터를 생산해 낸다. 온라인 플랫폼에서 이러한 시뮬레이션을 수행 할 때 발생하는 중요한 문제 중 하나는 많은 사용자가 동일한 (또는 거의 변하지 않는) 입력 매개 변수 또는 파일을 사용하여 시뮬레이션 요청 (또는 작업)을 플랫폼에 동시에 제출함으로써 플랫폼에 상당한 부담을 준다는 점이다. 다시 말해, 동일한 컴퓨팅 작업으로 인해 중복 컴퓨팅 및 스토리지 리소스가 빠른 속도로 소모된다는 점이다. 이와 같은 동일한 시뮬레이션 요청으로 인한 과도한 자원 사용 문제를 극복하기 위해, 본 논문은 실행 메타 데이터, 즉 프로비넌스를 기반으로 시뮬레이션 데이터를 효율적으로 관리하기 위한 IceSheet라는 새로운 프레임 워크를 제안한다. IceSheet 프레임워크는 시뮬레이션 실행과 관련된 프로비넌스를 수집하여 저장한다. 수집된 프로비넌스 정보는 중복 시뮬레이션 요청을 제외할 뿐만 아니라 오픈소스 검색 엔진인 ElasticSearch를 통해 기존 시뮬레이션 결과를 검색하는 데도 사용된다. 특히 본 논문은 IceSheet 프레임워크에서 저장된 시뮬레이션 결과를 검색하고 재사용할 수 있는 핵심 구성 요소에 대해 자세히 설명한다. 우리는 온라인 시뮬레이션 실행 플랫폼과 함께 연동하는 검색 엔진을 기반으로 제안된 프레임워크의 프로토타입을 구현하였다. 플랫폼에서 수집된 실제 시뮬레이션 실행 프로비넌스를 기반으로 제안된 프레임워크의 성능 평가를 수행하였다. 플랫폼과 완벽히 연동된 IceSheet 프레임워크는 사용자로 하여금 선택된 시뮬레이션 소프트웨어에 대해 과거에 입력된 매개 변수 값을 빠르게 검색하고 동일한 입력 매개 변수 값이 존재하는 경우 기존의 결과를 곧바로 반환할 수 있도록 할 것으로 기대된다. 따라서 제안된 프레임워크를 통해 이전에 실행된 시뮬레이션과 동일한 요청에 대해 중복 자원 소모를 없애고 실행 시간을 크게 단축시키는 데 도움이 될 것으로 기대한다.

• 한국도로학회논문집
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• 제10권1호
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• pp.155-164
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• 2008

최근 들어 널리 확대되는 ITS시설과 장비의 효율적인 활용을 위해서는 실시간 통행시간예측과 같은 핵심기술의 개발이 매우 중요하다. 실시간 통행시간 예측기술을 통해 도로 이용자에게 통행시간 정보를 제공해줌으로써 운전자가 정보에 기반을 둔 선택을 할 수 있게 되며, 이에 따라 도로이용자의 통행 효용 및 도로시설 이용효율을 극대화할 수 있다. 본 연구에서는 자료 성질이 다른 VDS정보와 AVI정보를 하나의 틀 안에서 융합하는 모형을 제시하였으며, 이를 통해 VDS정보의 실시간성과 AVI 정보의 현실반영 특성을 반영한 통행시간추정이 가능하게 되었다. 또한 실시간 교통정보 제공을 위해 알고리즘의 수치연산 처리량이 실시간 현장 적용이 가능한 수준이 되도록 모형을 개발하였다. 본 연구에서 제시된 통행시간 추정 모형의 적용가능성과 신뢰성은 실제 국도 교통량자료를 이용하여 검증하였다. 실험결과에 따르면 본 모형은 연산처리 효율성이 매우 우수하여 실시간 운영 이 가능할 뿐만 아니라 실시간으로 수집되는 검지정 보를 사용함으로써 예측의 정확도를 향상시켰다. 특히 본 연구에서 제시한 이질적 자료의 융합방법은 향후 새로운 형태의 검지자료를 활용하는데 있어서 매우 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.70-77
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• 2015

본 논문은 수중 로봇 위치추정을 위하여 무향 칼만 필터 방법을 제안한다. 이 방법은 해저 지형 정보와 로봇으로부터 수심측정을 비교한다. 해저 수심 범위의 측정을 위해, DVL 센서를 이용한다. 일반적으로 DVL은 로봇의 속도 정보와 4개의 거리 데이터를 획득한다. 확장 칼만 필터는 지형 수심 범위 측정을 위해 자코비안을 유도하기가 가능하지 않기 때문에 지형정보를 이용한 방법에는 유용하지가 않는다. 파티클 필터는 자코비안을 필요로하지 않고, 비선형 및 비 가우시안 시스템에 좋은 해결책이지만 연산량이 많은 단점이 있다. 본 논문에서는 무향 칼만 필터와 파티클 필터의 위치추정 성능과 처리 속도를 비교한다. 수중 네비게이션에 사용되는 무향 칼만 필터 방법은 일부 있지만 해저 지형 정보를 이용한 방법은 극히 드물다. 특히, 제안된 방법은 수백개의 스캔 범위 데이터를 사용하지 않고 4개의 범위 데이터만을 이용한다. 본 논문에서는 4개의 거리 데이터를 가지고 해저 지형을 기반을 둔 위치추정을 위한 무향 칼만 필터 방법의 접근 가능성을 보인다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 2005년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.57-78
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• 2005

차량경로문제의 Set-Partitioning 모형에 적용된 열생성 프로세스에서 차량경로를 생성하는 하위문제는 순회외판원 문제와 같은 combinatorial 구조를 가지므로 연산상의 어려움이 크다. 본 논문은 각 차량경로를 분할하여 하위문제에서 분할된 부분경로를 생성하는 경로분할모형을 소개한다. 열생성이 용이해지는 반면 주문제가 복잡해지는 단점이 있으나 이 모형은 set-partitioning 모형으로 다루기 힘든 크기의 VRP에 접근하도록 한다. 경로분할모형은 최대 199곳의 수요지를 갖는 Symmetric VRP의 실험문제에서 평균93.5%, 수요지수 최대 70곳의 Asymmetric VRP의 실험문제에서 평균 97.6%의 하한값을 도출해 특히 Asymmetric VRP의 경우에서 잘 알려진 다른 하한값 기법들보다 우수함을 보였다. 개발된 Branch-and-Price 프로세스로는 도출된 하한값을 사용하여 수요지 최대 48곳의Asymmetric VRP의 최적해를 구할 수 있었다. 경로분할모형은 성능이 비교되는 다른 모형과 달리 다른 크기의 차량을 다룰 수 있는 장점이 있고, Asymmetric VRP 문제에서는 현재 가장 우수한 하한값을 제시한다. 이러한 점에서 본 모형은 향후 연구가치가 있다고 판단된다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제16A권6호
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• pp.411-418
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• 2009

퍼지 클러스터링 기반 벡터 양자화 알고리즘은 퍼지 클러스터링 분석이 벡터 양자화 프로세스 초기단계에서 초기화에 덜 민감하게 하기 때 문에 데이터 압축 분야에서 널리 사용되어 왔다. 하지만, 퍼지 클러스터링 처리는 훈련 벡터 공간에 포함된 불확실한 양적 공식의 복잡한 프레 임워크 때문에 상당한 계산량이 요구된다. 이러한 상당한 계산량 부하를 극복하기위해 본 논문은 4,096 프로세싱 엘리먼트로 구성된 어레이 아 키텍처를 이용하여 퍼지 벡터 양자화 알고리즘의 병렬 구현을 제안한다. 제안하는 병렬 구현은 4,096 프로세싱 엘리먼트를 이용하여 클러스터 링 프로세스 동안 효과적인 벡터 할당 정책을 적용함으로써 계산적으로 효율적인 솔루션을 제공한다. 모의실험 결과, 제안한 병렬 구현은 기존 의 다른 어레이 아키텍처를 이용한 구현보다 성능 및 효율 측면에서 상당한 향상을 보였다. 또한동일한 130nm 기술에서 제안한 병렬 구현은 오늘날의 ARM이나 TI DSP 프로세서를 이용한 구현과 비교하여 약 1000배의 성능 향상 및 100배의 에너지 효율 향상을 보였다. 이 결과들은 향상된 성능 및 에너지효율에서 제안한 병렬 구현의 잠재가능성을 입증한다.

• 방송공학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.781-788
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• 2012

HEVC에서는 움직임 예측 시, 복잡도를 줄이기 위해 고속 탐색 기법이 사용된다. 고속 탐색 기법에는 SAD 계산 복잡도를 줄인 부-화소 단위 SAD 계산 기법(sub-sampled SAD)과 양-예측시의 단-예측 반복횟수를 줄인 간소화된 양-예측 기법으로 이루어져 있다. 고속 탐색 기법으로 인해 복잡도는 크게 줄었지만 부호화 이득 역시 감소하였다. 본 논문에서는 감소된 부호화 효율을 보상하기 위해 간소화된 양-예측을 확장하였고 확장된 양-예측으로 증가된 복잡도를 줄이기 위해 예측 비용 기반의 복잡도 감소 기법들을 제안한다. 예측 비용 기반의 복잡도 감소 기법은 양-예측 조기 종료 기법과 양-예측 생략 기법으로 이루어져 있다. HM 6.0 참조 소프트웨어와 비교하여 확장된 양-예측 기법과 예측 비용 기반의 복잡도 감소 기법으로 복잡도의 증가 없이 평균 0.42%의 BD-bitrate을 감소시켰다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2002년도 추계정기학술대회
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• pp.379-384
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• 2002

개발적인 측면에서 온라인 게임 환경에서의 NPC(Non Playable Character)들은 환경인식능력, 이동능력, 특수 능력 및 아이템의 소유 배분 등을 원활히 하기 위한 능력들을 소유해야 하며, 게임 환경을 인식, 저장하기 위한 데이터구조와 자신만의 독특한 임무(mission)를 달성하기 위한 계획을 갖고 행위를 해야 한다. 이런 의미에서 NPC는 자신만의 고유한 규칙과 행동 패턴, 그리고 목표(Goal)와 이를 실행하기 위한 계획(plan)을 소유하는 에이전트로 인식되어야 할 것이다. 그러나, 기존 게임의 NPC 제어 구조나 구현 방법은 이러한 요구조건에 부합되지 못한 부분이 많았다. C/C++ 같은 컴퓨터 언어들을 이용한 구현은 NPC의 유연성이나, 행위에 많은 문제점이 있었다. 이들 언어의 switch 문법은 NPC의 몇몇 특정 상태를 묘사하고, 그에 대한 행위를 지정하는 방법으로 사용되었으나, 게임 환경이 복잡해지면서, 더욱더 방대한 코드를 만들어야 했고, 해석하는데 많은 어려움을 주었으며, 동일한 NPC에 다른 행동패턴을 적용시키기도 어려웠다. 또한, 대부분의 제어권을 게임 서버 폭에서 도맡아 함으로써, 서버측에 많은 과부하 요인이 되기도 하였다. 이러한 어려움을 제거하기 위해서 게임 스크립트를 사용하기도 하였지만, 그 또한 단순 반복적인 패턴에 사용되거나, 캐릭터의 속성적인 측면만을 기술 할 수 있을 뿐이었다 이러한 어려움을 해소하기 위해서는 NPC들의 작업에 필요한 지식의 계층적 분화를 해야 하고, 현재 상황과 목표 변화에 적합한 반응을 표현할 수 있는 스크립트의 개발이 필수 적이라 할 수 있다 또한 스크립트의 실행도 게임 서버 측이 아닌 클라이언트 측에서 수행됨으로써, 서버에 걸리는 많은 부하를 줄일 수 있어야 할 것이다. 본 논문에서는, 대표적인 반응형 에이전트 시스템인 UMPRS/JAM을 이용하여, 에이전트 기반의 게임 캐릭터 구현 방법론에 대해 알아본다.퓨터 부품조립을 사용해서 Template-based reasoning 예를 보인다 본 방법론은 검색노력을 줄이고, 검색에 있어 Feasibility와 Admissibility를 보장한다.매김할 수 있는 중요한 계기가 될 것이다.재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.ting LMS according to increasing the step-size parameter $\mu$ in the experimentally computed. learning curve. Also we find that convergence speed of proposed algorithm is increased by (B+1) time proportional to B which B is the number of recycled data buffer without complexity of computation. Adaptive transversal filter with proposed data recycling buffer algorithm could efficiently reject ISI of channel and increase speed of convergence in avoidance burden of computational complexity in reality when it was experimented having