막 단백질은 심장질환, 암과 같은 우리 주변에서 흔히 발생하는 질병에 관련되어 있다. 이러한 암과 같은 특정한 질환 상태에서, 막 단백질과 관련된 신호 전달의 비정상은 세포분열을 통제하지 못하고 증가시킬 수 있으며 막 단백질의 발현에 변화가 생긴다. 막 단백질은 지질 이중층으로 이루어진 소수성 환경을 가지고 있어 불안정하기 때문에 막 단백질을 추출해서 연구를 수행하는데 어려움이 있다. 이번 연구에서는 최적화된 막 단백질 추출법을 확인하고자 서로 다른 두 가지 추출법의 효율성을 평가하였다. 두 가지 방법으로, high-speed centrifuge법과 reagent법이 비교되었다. 비교 분석결과, 미토콘드리아 내막 단백질 분석에는 high-speed centrifuge법이 효율적이고, 소포체 막 단백질 분석에는 reagent법이 유용함을 확인하였다. 게다가 유전자 온톨로지 소프트웨어를 이용해서 추출된 막 단백질의 기능분석을 진행하였을 때, 유전자 온톨로지는 reagent법에서 소포체 막 단백질에 연관된 반응이 활성화 되는 것을 확인할 수 있었다. 프로세스 네트워크 분석에서, high-speed centrifuge법에서는 하나의 클러스터를 형성화는 반면, reagent법에서는 네 개의 클러스터를 형성하는 것을 시각화하여 확인하였다. 결론적으로, 두 가지 분석법은 서로 다른 하위 막 단백질의 분석에 유용함을 확인할 수 있었다. 이러한 결과를 토대로, 막 단백질을 분석할 때, 표적의 세부 막 단백질을 고려하여 방법론을 선택하는데 도움을 줄 것으로 기대된다.
정보통신 기술의 발전으로 응용 서비스들을 IP(Internet protocol) 기반으로 통합하는 All-IP 기반 미래형 전술망으로의 전환이 지속적으로 진행되고 있다. 이러한 변화에 대응하기 위해 전술 WAN 노드들이 메쉬구조로 연결된 미래형 전술메쉬망에서 응용 서비스의 QoS(quality of service) 보장을 위해, 인프라 계층과 응용 서비스 계층 사이에 존재하는 전술 서비스 메쉬(tactical service mesh) 계층을 도입하는 것을 시도하는 제안이 있다. 하지만 기존 전술망을 구성하는 폐쇄형 네트워킹 박스들과 정적인 QoS 관제도구들은 전술 서비스 메쉬 계층에서 요구하는 지능형 QoS 조율을 위한 동적 QoS 관제를 지원하는 것이 어려운 상황이다. 따라서 본 논문에서는 SDN/NFV 기반 DANOS 화이트박스 서버스위치를 기반으로 다중-액세스 네트워킹 인터페이스와 가상화된 네트워킹 스위치를 포함하도록 하드웨어/소프트웨어 통합 설계한 전술메쉬 WAN 노드를 구성하는 방안을 제안하고 이를 개념화 수준에서 설계하여 제시한다. 또한 설계한 전술메쉬 WAN 노드에 eBPF 기반의 트래픽 모니터링 방식을 연계하는 방안을 제안하고, 이를 통해 전술 트래픽의 QoS 조율을 지원하는 트래픽 모니터링이 가능함을 검증한다.
Objective: Feed consumption contributes a large percentage for total production costs in the poultry industry. Detecting genes associated with feeding traits will be of benefit to improve our understanding of the molecular determinants for feed efficiency. The objective of this study was to identify candidate genes associated with feed conversion ratio (FCR) via genomewide association study (GWAS) using sequence data imputed from single nucleotide polymorphism (SNP) panel in a Chinese indigenous chicken population. Methods: A total of 435 Chinese indigenous chickens were phenotyped for FCR and were genotyped using a 600K SNP genotyping array. Twenty-four birds were selected for sequencing, and the 600K SNP panel data were imputed to whole sequence data with the 24 birds as the reference. The GWAS were performed with GEMMA software. Results: After quality control, 8,626,020 SNPs were used for sequence based GWAS, in which ten significant genomic regions were detected to be associated with FCR. Ten candidate genes, ubiquitin specific peptidase 44, leukotriene A4 hydrolase, ETS transcription factor, R-spondin 2, inhibitor of apoptosis protein 3, sosondowah ankyrin repeat domain family member D, calmodulin regulated spectrin associated protein family member 2, zinc finger and BTB domain containing 41, potassium sodium-activated channel subfamily T member 2, and member of RAS oncogene family were annotated. Several of them were within or near the reported FCR quantitative trait loci, and others were newly reported. Conclusion: Results from this study provide valuable prior information on chicken genomic breeding programs, and potentially improve our understanding of the molecular mechanism for feeding traits.
최근 많은 기업들이 대용량의 빅데이터 분석을 통하여 신사업을 발굴하거나 경영 및 기술 전략의 전환에 앞서 명시적인 근거를 마련하기 위하여 빅데이터 분석 및 활용을 위한 프로젝트를 수행하고 있다. 그러나 다수의 빅데이터 프로젝트가 정해진 기한 내에 종료를 못하여 실패하고 있음이 국내외적 문제로 대두되고 있다. 이는 공학적 관점에서 빅데이터 프로젝트의 위험 관리를 위한 지식 기반이 매우 미흡한 현 상황과 무관하지 않다. 따라서 본 논문에서는 빅데이터 구축 및 활용 프로젝트의 위험 요인을 분석하고, 중요도가 높은 위험 요인들을 도출한다. 이를 위해 문헌 연구로부터 프로젝트 위험 요인을 추출하고 친화도 기법을 통해 그룹화한 후 전문가 설문을 통해 중요도가 높은 위험 요인을 도출한다. 도출된 요인들을 대상으로 요인분석을 통해 빅데이터 프로젝트의 위험요인 분류표를 도출한다. 본 연구는 빅데이터 프로젝트에 대한 위험 식별, 위험 평가, 위험 분석을 위한 가장 기초가 되는 통제 지표의 개발이라는 데 큰 의미가 있으며, 향후 빅데이터 프로젝트와 관련된 효율적인 위험 관리의 이론적 근거를 제공함으로써 성공적인 빅데이터 프로젝트를 견인하는데 기초자료로써 크게 기여할 것으로 사료된다.
협업 사이버-물리 시스템(Collaborative Cyber-Physical Systems, CCPS)은 물리 세계와 사이버 세계가 밀접하게 결합하여 공동의 목표를 달성하기 위하여 협업을 수행하는 시스템이다. 한편, 단일 사이버-물리 시스템(Cyber-Physical System)의 경우에는 ISO 26262 또는 IEC 61508과 같은 표준을 따르거나 다양한 위험 분석 기법을 적용함으로써 그 안전을 확보할 수 있다. 그러나 CCPS에서는 협업을 수행중인 한 CPS의 결함으로 인하여 다른 협업 중인 CPS에게 수많은 결함을 발생시키기 때문에 안전의 확보가 매우 어렵다. 본 논문에서는 이러한 CCPS의 위험을 분석하여 안전을 확보하기 위해 복합적인 위험 분석과 위험 분석 산출물 사이의 관계를 기반으로 하는 위험 치명도 매트릭스(Fault Criticality Matrix, FCM)를 제시한다. FCM에서는 결함, 결함의 치명도, 안전 가드와 안전 가드의 발생 확률, 결함의 영향 및 순위를 나열하여 분석한다. 안전 엔지니어는 이를 통해 시스템의 설계 단계에서 각 결함의 치명도와 영향을 분석하고, 설계된 안전 가드를 통해 식별된 고장을 효과적으로 관리하고 제어함으로써 안전한 CPS를 개발할 수 있다. 제시된 방법의 유용성을 확인하기 위해 CCPS의 대표적 예인 군집주행에 대하여 사례 연구를 수행하였다. 본 연구에서 개발된 도구를 사용하여 군집주행 시스템에 FCM을 적용함으로써 상세한 결함 치명도 분석을 수행하였고, 분석 결과는 적합성과 효과성 관점에서 점검되었다. 또한 군집 주행에 대한 시뮬레이션 수행을 통해 FCM을 사용하여 결함 치명도를 분석한 군집주행 시스템이 발견된 모든 결함을 완화시켜 충돌 가능성을 크게 낮추었음을 보였다.
빅데이터 프로젝트의 성공 확률을 높이기 위해서는 복잡한 원인들로부터 근본적인 위험의 원인을 분석하여 최적의 대응 방안을 수립할 수 있는 계량화된 기법이 요구된다. 이를 위해 본 연구에서는 SNA 분석을 통해 위험 요인과 관계를 측정하고, 이를 기반으로 위험에 대응할 수 있는 방법을 제시한다. 즉, 사전 연구에서 제시된 빅데이터 프로젝트의 위험 그룹 간 상관관계 분석 결과를 활용하여 종속성 네트워크(dependency network) matrix를 도출하고 이를 통해 SNA 분석을 수행한다. 종속성 네트워크 matrix를 도출하기 위하여 위험 노드 간의 상관관계로부터 부분 상관을 구하고, 상관 영향과 상관 종속성을 계산함으로써 노드별 활동 종속성을 도출하고 이를 통해 위험 요인 노드 간의 인과 관계와 연관관계에 있는 모든 노드간의 영향정도를 모두 산출한다. 위험 요인 간 SNA통해 도출된 위험 요인 간 네트워크로부터 위험에 대한 근본 원인을 인지함으로써 보다 최적화되고 효율저인 위험 관리가 가능하다. 본 연구는 위험관리 대응과 관련하여 SNA 분석 기법을 적용한 최초의 연구로 본 연구결과는 IT프로젝트의 위험관리와 관련하여 주요 위험에 대한 위험 관리 순서를 최적화할 수 있을 뿐만 아니라, 위험 통제를 위한 새로운 위험분석 기법을 제시하였다는데 큰 의의가 있다.
4차 산업혁명의 대표라고 할 수 있는 자율주행차량의 안전한 운행을 위해서는 센서 기술, 소프트웨어 기술, 차량 기술 등 다양한 기술 조합이 필요하다. 자율주행차량은 차량 내에 탑재된 다양한 센서를 통해서 현재의 위치정보와 주변 상황을 인지하여 운전자에게 의존하지 않고 스스로 판단하고 주행하는 차량이다. 완전자율주행을 위해서는 완벽한 인지기술이 필요하고 정밀도로지도는 차선, 정지선, 신호등, 횡단보도 등에 대한 정보를 정밀하게 제공하고 있기 때문에 자율주행 차량에서 발생하는 인지 오차를 최소화시킬 수 있음으로, 신뢰성 있는 자율주행차량을 위해서는 도로 위 다양한 시설물들의 위치정보를 차량에 입력한 정밀지도 정보가 필수적이다. 본 연구에서는 정밀도로지도의 정의 및 필요성 국내외 동향을 분석하고 실제 운영되고 있는 대구광역시 자율주행특화지역(수성의료지구, 약 24km)과 세종특별자치시 행복도시(약 33km), 서울대학교 시흥캠퍼스 FMTC(Future Mobility Technical Center) PG(Proving Ground)를 대상으로 국토지리정보원 MMS(Mobile Mapping System) 측량 성과물을 활용하여 정밀도로지도 서비스인 Web GIS 기반 HD(High Definition) Map 프로토타입을 구축하였다. 추후 연구에서는 본 연구에서 구축한 정밀도로지도 서비스를 자율주행차량 및 관제 시스템에 탑재 시켜 실시간 위치검증 및 위치보정 알고리즘의 성능 검증을 진행하고자 한다.
선택적 촉매 혼합법은 대용량의 화력 발전시스템에서 질소산화물을 제거하는 방법으로 많이 사용되고 있다. 분사된 암모니아와 유입된 배기가스의 균일한 혼합은 촉매 층에서의 탈질 환원 과정에서 매우 중요하다. 본 연구에서는 탈질설비의 암모니아 분사시스템 설계과정에 전산해석 기법을 적용하였다. 적용 모델은 현재 가동되고 있는 800 MW급 석탄 화력 발전소의 탈질설비이다. 유동 해석 범위는 암모니아 분사 시스템 입구에서 촉매 층 후단부이다. 2차원 유동장을 선택하였고 비압축성으로 가정하였다. 상용 소프트웨어인 ANSYS-Fluent를 사용하여 정상 상태의 난류 유동을 해석하였다. 설계 변수로는 암모니아 분사 시스템에서의 노즐 배치 간극과 분사 유량으로 4가지 경우에 대해 결과를 분석하였다. 촉매 층 입구에서의 몰 비에 의한 평균제곱근오차 값을 최적화 변수로 선정하였고 실험계획법을 기반으로 한 최적화 알고리즘을 도입하였다. 노즐 피치와 유량을 동시에 조절한 경우가 유동 균일성 관점에서 가장 우수하였다.
최근 들어 강화 학습은 심층 신경망 기술과 결합되어 바둑, 체스와 같은 보드 게임, Atari, StartCraft와 같은 컴퓨터 게임, 로봇 물체 조작 작업 등과 같은 다양한 분야에서 매우 놀라운 성공을 거두었다. 하지만 이러한 심층 강화 학습은 행동, 상태, 정책 등을 모두 벡터 형태로 표현한다. 따라서 기존의 심층 강화 학습은 학습된 정책의 해석 가능성과 일반성에 제한이 있고, 도메인 지식을 학습에 효과적으로 활용하기도 어렵다는 한계성이 있다. 이러한 한계점들을 해결하기 위해 제안된 새로운 관계형 강화 학습 프레임워크인 dNL-RRL은 센서 입력 데이터와 행동 실행 제어는 기존의 심층 강화 학습과 마찬가지로 벡터 표현을 이용하지만, 행동, 상태, 그리고 학습된 정책은 모두 논리 서술자와 규칙들로 나타내는 관계형 표현을 이용한다. 본 논문에서는 dNL-RRL 관계형 강화 학습 프레임워크를 이용하여 제조 환경 내에서 운송용 모바일 로봇을 위한 행동 정책 학습을 수행하는 효과적인 방법을 제시한다. 특히 본 연구에서는 관계형 강화 학습의 효율성을 높이기 위해, 인간 전문가의 사전 도메인 지식을 활용하는 방안들을 제안한다. 여러 가지 실험들을 통해, 본 논문에서 제안하는 도메인 지식을 활용한 관계형 강화 학습 프레임워크의 성능 개선 효과를 입증한다.
Objectives : The purpose of this study is to construct a model of the possible thermal runaway of electronic moxibustion and to implement an appropriate risk management method. Methods : To reproduce the system error situation of the electronic moxibustion circuit equipped with microcontroller unit, temperature sensor and heater, a code was set to disable the signal input to temperature sensor and maintain "high" heating signal to heater. The temperature change of electronic moxibustion was compared between 3 types of heater module; module 1 consisting of a combination of heater+0 ohm+0 ohm resistance, module 2 consisting of a combination of heater+Polymeric Positive Temperature Coefficient (PPTC)+0 ohm resistance, and module 3 consisting of a combination of heater+PPTC+10 ohm resistance. The temperature change was measured using a polydimethylsiloxane (PDMS) silicone phantom. After maintaining surface temperature of the phantom at 31~32℃ for 20 seconds, electronic moxibustion was applied. After operating electronic moxibustion, the temperature change was measured for 660 seconds on the surface and 900 seconds at 2 mm depth. Results : Regardless of the module type, the time-dependent change in temperature showed a rapid rise followed by a gentle curve, and a sharp drop in temperature after reaching the maximum temperature about 10 minutes after the switching the moxibustion on. Temperature measured at the depth of 2 mm below the surface increased slower and to a lesser extent. Module 1 reached highest peak temperature with largest change of temperature at both depths followed by module 2, and 3. Conclusions : Through the combination of PPTC+resistance with the heater of electronic moxibustion, it is possible to limit the rise in temperature even with the software error. Thus, this setting can be used as an independent safety measure for the electronic moxibustion control unit.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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