군집 로봇시스템에서 개개의 로봇은 스스로 주위의 환경과 자신의 상태를 스스로 판단하여 행동하고, 필요에 따라서는 다른 로봇과 협조를 통하여 어떤 주어진 일을 수행할 수 있어야 한다. 따라서 개개의 로봇은 동적으로 변화하는 환경에 잘 적응할 수 있는 학습과 진화능력을 갖는 것이 필수적이다 이를 위하여 본 논문에서는 새로운 Polygon 기반의 Q-learning 알고리즘과 분산유전알고리즘을 이용한 새로운 자율이동로봇의 행동학습 및 진화방법을 제안한다. 또한 개개의 로봇이 통신을 통하여 염색체를 교환하는 분산유전알고리즘은 각기 다른 환경에서 학습한 우수한 염색체로부터 자신의 능력을 향상시킨다. 특히 본 논문에서는 진화의 성능을 향상시키기 위하여 강화학습의 특성을 이용한 선택 교배방법을 채택하였다. 제안된 방법은 협조탐색 문제에 적용하여 컴퓨터 모의실험을 통하여 그 유효성을 검증한다.
재난 상황 시 대피 경로를 유도하기 위해 대부분의 건물 등의 구조물에서는 중앙통제센터나 안전요원의 안내 및 대피 경로 유도등을 통해 대피 경로를 안내하고 있다. 하지만 규모가 커지고 갈수록 내부 구조가 복잡해짐에 따라 비상 상황 시 안전을 보장할 수 있는 지능적 안내 시스템의 필요성이 증가하고 있다. 따라서 경로 탐색 알고리즘에 기반한 지능적 대피경로 탐색 및 안내 시스템이 제안되었고, 구조물 내 설치된 센서 노드로부터 수집된 상황 정보를 기반으로 중앙 서버에서 각 위치별 최적의 경로를 제시하는 방식으로 대피 유도가 이루어졌다. 그러나 대피자의 효과적인 대피와 함께 중요한 부분이 구조자의 효율적인 구조활동이다. 현재까지 대피자의 대피 경로 유도에 대한 연구는 다양하게 이루어져왔으나, 구조자의 효율적 진입 경로 탐색에 대한 연구는 전무하였다. 따라서 본 논문에서는 센서 네트워크 환경에서 유전 알고리즘을 적용한 구조자 진입 경로 탐색 방안에 대해 제안하였다. 제안된 방식의 실효성을 검증하기 위해 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안된 방식의 성능을 검증하였고, 그 결과 작업량 기준의 적응도 평가 시 적응도가 일정 시간 내에 수렴되었으며, 각 출구별 이동하는 노드의 비율로 환산한 출구집중도 역시 최대값과 최소값 차이가 현저하게 감소하였다.
사물인터넷의 발전으로 인하여 수많은 디바이스가 생겨나고, 큰 계산 자원을 요구하는 태스크들이 많이 발생된다. 이런 사물인터넷 환경에서 Mobile Edge Computing(MEC)는 지리적으로 사용자와 근접하여 서비스를 제공하기 때문에 많은 주목을 받고 있다. MEC 서버로의 태스크 오프로딩은 제한된 배터리 수명과 계산 능력을 갖고 있는 디바이스에게 효율적이다. 본 연구는 높은 신뢰도를 요구하는 산업용 IoT 환경을 가정하였다. 많은 디바이스와 여러 MEC 서버와 같은 환경으로 최적화에 있어서 복잡성이 발생한다. 이를 해결하기 위해 문제를 두 개로 나눠 해결한다. MEC 서버의 큐 상태를 고려하여 큐의 제한 길이를 충족하는 MEC 서버를 선택한 뒤, 유전 알고리즘을 사용하여 신뢰도를 고려하면서도 에너지 소모량을 최적화하는 오프로딩 결정 알고리즘을 제시한다. 본 연구는 실험을 통하여 에너지 소모량과 신뢰성 측면에서 제안 알고리즘의 성능이 효율적임을 분석하였다.
C형 간염바이러스(hepatitis C virus; HCV)증식을 효과적이며 특이적으로 제어할 수 있는 유전산물을 개발하기 위하여 HCV 중식조절이자인 NS5B RNA replicase 존재에 의해 allosteric하게 그 활성 이 조절될 수 있는 HCV internal ribosome entry site (IRES) 표적 hammerhead 리보자임을 개발하였다. 우선 HCV IRES 염기서열 중+382 nucleotide(nt) 부위가 리보자임에 의해 가장 잘 인식되었음을 관찰하였다. 이러한 allosteric 리보자임은 NS5B RNA replicase와 특이적으로 결합하는 RNA aptamer 부위, aptamer와 NS5B와의 결합에 의해 리보자임 활성을 유도할 수 있도록 구조적 변이를 전달할 수 있는 communication module부위 및 HCV IRES의 +382 nt를 인지하는 hammerhead 리보자임 등으로 구성되도록 설계하였다. 특히 in vitro selection기법을 활용하여 NS5B 의존적으로 리보자임 활성을 증가시킬 수 있는 communication module 염기서열을 밝혀내었다. 이러한 리보자임은 단백질이 없거나 대조 단백질인 bovine serum albumin이 존재할 때에는 절단반응을 유도하지 못하였으나 HCV NS5B 단백질이 존재할 매에만 효과적으로 NS5B 농도 의존적으로 절단 반응을 유도할 수 있음을 관찰하였다. 이러한 allosteric 리보자임은 HCV중식의 효과적인 증식 억제 선도물질 뿐만 아니라 HCV 치료선도물질의 스크리닝용 도구 및 HCV 조절 인자를 탐색할 수 있는 HCV 진단용 리간드로서도 활용될 수 있을 것이다.
이 논문은 p-type single-crystalline float zone (FZ) 웨이퍼를 이용한 고효율 태양전지 제조 공정상의 공정 모델링과 최적화 기술에 대하여 서술하였다. 태양전지 제조 공정 중 중요한 4가지의 공정 1) Emitter formation; 2) Anti-Reflection-Coating (ARC): 3) Screen-printing; 4) Contact formation 중에서 제조비용을 줄여주며, 성능을 증대 시키는데 중요한 contact formation 공정을 모델링을 하고, 최적화 하였다. 본 논문에서는 공정에 소요되는 시간과 비용을 줄이기 위해 실험 계획법 (design of experiments: DOE) 중 중심 합성계획 (central composite design)을 이용하여 24개의 요인 (factorial), 8개의 축점 (axial points), 3개의 중심점 (center points)과 실험의 범위를 증가시키기 위한 6개의 임의점(random points)으로 실험계획을 수립하였다. 접촉형성(contact formation) 공정 이후에는 실험 결과를 사용하여 신경망 (neural network)으로 모델링을 하였다. 수립된 신경망 모델을 바탕으로 유전자 알고리즘 (genetic algorithm)을 이용하여 다양한 조합의 공정 파라미 터를 합성하는 방법으로 최적화를 수행하여 고효율의 태양전지를 구현할 수 있는 최적의 공정 조건을 수립하였다.
2차원 할당 문제는 다항시간 알고리즘이 알려지지 않은 NP-완전 문제이다. 본 논문은 위치간 거리가 일정하지 않은 랜덤형 2차원 할당 문제의 최적 해를 $O(n^2)$ 수행 복잡도로 찾을 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 단순히 거리 합을 오름차순으로, 물동량 합을 내림차순으로 정렬하여 1:1 매치시킨 최소 거리 위치에 최대 물동량 시설을 배정하는 전략을 수행하고, 위치별 거리와 시설별 물동량 상관관계를 최적으로 반영하기 위해 시설들을 교환하는 전략을 적용하였다. 실험 데이터에 적용한 결과, 제안 알고리즘은 $O(n^2)$의 다항시간 알고리즘임에도 불구하고 메타휴리스틱 방법의 일종인 유전자 알고리즘의 해를 개선할 수 있었다.
최근 인터넷을 기반으로 사물을 연결하여 사람과 사물 간의 정보 소통을 가능하게 하는 지능형 서비스로서 사물 인터넷 서비스(IoT)에 대한 관심이 증가하고 있다. 특히 스마트 기기의 발전과 더불어 실내 위치 기반 서비스에 대한 수요는 급격히 증가하고 있다. 실내 위치 정보 측정을 위해 BLE(Bluetooth Low Energy) 기술의 iBeacon이 제공하는 RSSI 신호를 이용하여 비콘과 단말의 거리 정보를 연산하여 단말의 위치를 측위하게 된다. 그러나 RSSI 신호를 이용 한다는 점에서 신호 간섭과 날씨 등의 영향으로 인해 실내 위치 정보를 얻기가 어렵다는 문 점을 갖는다. 본 논문에서는 iBeacon의 신호 정보로 부터 신뢰성 높은 거리 정보를 얻기 위한 연산을 수행하여 신뢰할 수 있는 실내 위치 정보를 제공하는 시스템을 제안한다.
현재 각종 스마트 기기가 발전되고 최근엔 인간의 신체에 부착되어 스마트 컴퓨팅이 가능한 Wearable Device 가 다양하게 연구되고 있다. 또한 인간의 환경적, 유전적 요인으로 인해 기미, 여드름, 아토피, 두피 트러블 등의 피부 질환들이 지속적으로 증가하고 있어 치료를 위한 개인의 의료 부담이 증가하고 있는 실정이다. 이에 따라 피부 미용과 관련된 다양한 피부 트러블을 분석하고, 관리할 수 있는 높은 휴대성과 진단 정확성을 가진 스마트폰이나 태블릿 기반의 스마트 헬스케어 이미징 시스템 개발의 필요성이 대두되고 있다. 이에 본 논문에서는 IoT를 기반으로 수분 및 UV 센서를 활용한 Wearable Device인 스마트 미밴드 H/W 및 센서정보 모니터링 S/W를 결합한 통합 시스템을 제안한다.
본 논문에서는 4개의 유전자 핵염기 C, U(T), A, G를 행렬로 표시하고, $4{\times}4$ RNA(ribose nucleic acid)에서 $8{\times}8$ DNA(deoxyribose nucleic acid)로의 행렬 구조에 대해 서술한다. BCHJM (block circulant Hadamard-Jacket matrix)에 의해 DNA 이중나선 구조(double helix)를 해석한다. 직교 BCHJM은 비대칭 쌍 상보성(complementary)을 보이고 있다. 블록순환(block circulant) RNA 쌍 손상(damage) 신뢰성(reliability)은 기존 이중나선 보다 우수함을 보이고 있다. k=4, N=1인 경우 블록 순환 상보 쌍 신뢰도는 93.75%이고, k=4, N=4인 경우 신뢰도는 98.44%로 기존 이중나선의 경우 보다 4.69% 개선된다.
Kim, Woonsu;Park, Hyesun;Seo, Kang-Seok;Seo, Seongwon
Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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제31권1호
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pp.3-12
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2018
Objective: DNA methylation plays a major role in regulating the expression of genes related to traits of economic interest (e.g., weight gain) in livestock animals. This study characterized and investigated the functional inferences of genome-wide DNA methylome in the loin (longissimus dorsi) muscle (LDM) of swine. Methods: A total of 8.99 Gb methylated DNA immunoprecipitation sequence data were obtained from LDM samples of eight Duroc pigs (four pairs of littermates). The reference pig genome was annotated with 78.5% of the raw reads. A total of 33,506 putative methylated regions (PMR) were identified from methylated regions that overlapped at least two samples. Results: Of these, only 3.1% were commonly observed in all eight samples. DNA methylation patterns between two littermates were as diverse as between unrelated individuals (p = 0.47), indicating that maternal genetic effects have little influence on the variation in DNA methylation of porcine LDM. The highest density of PMR was observed on chromosome 10. A major proportion (47.7%) of PMR was present in the repeat regions, followed by introns (21.5%). The highest conservation of PMR was found in CpG islands (12.1%). These results show an important role for DNA methylation in species- and tissue-specific regulation of gene expression. PMR were also significantly related to muscular cell development, cell-cell communication, cellular integrity and transport, and nutrient metabolism. Conclusion: This study indicated the biased distribution and functional role of DNA methylation in gene expression of porcine LDM. DNA methylation was related to cell development, cell-cell communication, cellular integrity and transport, and nutrient metabolism (e.g., insulin signaling pathways). Nutritional and environmental management may have a significant impact on the variation in DNA methylation of porcine LDM.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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