환경영향평가는 전과정평가(Life Cycle Assessment : LCA)의 인벤토리 분석과정에서 규명된 환경부하의 값으로 표현하고 상대적인 중용도를 측정하는 단계이다. 이러한 가중치를 측정하므로서 개별제품 또는 기술에 대한 환경부하의 영향을 평가하는데 이용될 수 있다. 본 연구에서는 환경영향평가에 대한 분석에서 환경부하의 상대적인 중요도 혹은 가중치를 산출하기 위하여 일반적으로 이용되는 계층적 의사결정모형(Hierarchical decision model)의 한계인 요인들간의 독립성을 극복할 수 있는 즉, 의사결정요인간 상호영향력을 가지는 네트워크 구조(Network decision model)에서도 사용될 수 있는 의사 결정모형( Analytic Network Process : ANP)을 도입한다. ANP로부터 얻어지는 각 의사결정요인의 가중치는 환경부하의 수준을 결정하는데 용이하게 이용할 수 있다.
Crop diseases affect crop production, more than 30 billion USD globally. We proposed a classification study of crop species and diseases using deep learning algorithms for corn, cucumber, pepper, and strawberry. Our study has three steps of species classification, disease detection, and disease classification, which is noteworthy for using captured images without additional processes. We designed deep learning approach of deep learning convolutional neural networks based on Mask R-CNN model to classify crop species. Inception and Resnet models were presented for disease detection and classification sequentially. For classification, we trained Mask R-CNN network and achieved loss value of 0.72 for crop species classification and segmentation. For disease detection, InceptionV3 and ResNet101-V2 models were trained for nodes of crop species on 1,500 images of normal and diseased labels, resulting in the accuracies of 0.984, 0.969, 0.956, and 0.962 for corn, cucumber, pepper, and strawberry by InceptionV3 model with higher accuracy and AUC. For disease classification, InceptionV3 and ResNet 101-V2 models were trained for nodes of crop species on 1,500 images of diseased label, resulting in the accuracies of 0.995 and 0.992 for corn and cucumber by ResNet101 with higher accuracy and AUC whereas 0.940 and 0.988 for pepper and strawberry by Inception.
본 논문에서는 단백질-단백질 상호작용과 도메인 분석을 통해 기능이 알려지지 않은 미지 단백질의 기능을 예측할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 먼저 MIPS 데이터베이스로부터 효모에 대한 단백질-단백질 상호작용(PPI) 네트러크를 구축한다. 구축된 PPI 네트워크는(단백질 3,637개, 상호작용 10,391개) 많은 상호작용을 갖는 소수의 단백질들을 갖으면서 단백질 클러스터의 고유한 모듈성을 보이는 스케일 프리 네트워크와 계층적 네트워크의 특성을 보인다 단백질-단백질 상호작용 데이터베이스는 Y2보(Yeast Two Hybrid) 실험 등으로 얻어졌기 때문에 부정확한 데이터를 포함하고 있다. 따라서 본 논문에서는 세포상의 localization을 고려하여 부정확한 데이터를 정제하여 PPI 네트워크를 재구축한다. 그리고 허브 단백질과 네트워크 구조를 분석하여 네트워크로부터 구조적 모듈을 발견하고 이를 정의한다. 또한 이러한 구조적 모듈로부터 단백질의 도메인을 분석하여 기능적 모듈을 밝히고, 높은 확실성을 가지는 기능적 모듈을 기반으로 미지 단백질에 대한 기능을 예측한다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제6권2호
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pp.117-121
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2008
In ad hoc network, the scarce energy management of the mobile devices has become a critical issue in order to extend the network lifetime. Therefore, the energy consumption is important in the routing design, otherwise cluster schemes are efficient in energy conserving. For the above reasons, an Energy conserving Context aware Clustering algorithm (ECC) is proposed to establish the network clustering structure, and a routing algorithm is introduced to choose the Optimal Energy Routing Protocol (OERP) path in this paper. Because in ad hoc network, the topology, nodes residual energy and energy consuming rate are dynamic changing. The network system should react continuously and rapidly to the changing conditions, and make corresponding action according different conditions. So we use the context aware computing to actualize the cluster head node, the routing path choosing. In this paper, we consider a novel routing protocol using the cluster schemes to find the optimal energy routing path based on a special topology structure of Resilient Ontology Multicasting Routing Protocol (RODMRP). The RODMRP is one of the hierarchical ad hoc network structure which combines the advantage of the tree based and the mesh based network. This scheme divides the nodes in different level found on the node energy condition, and the clustering is established based on the levels. This protocol considered the residual energy of the nodes and the total consuming energy ratio on the routing path to get the energy efficiently routing. The proposed networks scheme could get better improve the awareness for data to achieve and performance on their clustering establishment and messages transmission. Also, by using the context aware computing, according to the condition and the rules defined, the sensor nodes could adjust their behaviors correspondingly to improve the network routing.
이동 애드혹 네트워크(Mobile Ad-Hoc Network)는 기지국에 의존하지 않으면서 다중 홉 기반의 무선 통신을 제공한다. 또, 현재 동적인 주소할당을 위해 주로 사용되는 DHCP나 메시지를 전달을 위해 라우터를 사용하지 않고 통신에 참가하는 노드가 라우터 역할을 제공함으로써 네트워크를 구성한다. 이동 애드혹 네트워크를 위해서 현재 여러 라우팅 프로토콜이 제안되었지만, 이들은 모두 근원지에서 목적지까지의 최적화 또는 최단 경로를 찾기 위한 라우팅 프로토콜만을 기술하고 있으며 네트워크 형성 이전에 노드의 설정이 되어 있다고 가정하고 있다. 이를 보완하기 위해서 MANETConf[1] 및 예언 주소 할당 알고리즘[2] 등이 제안되고 있다. 특히 [1]에서는 단일 계층 구조에서의 노드 주소 할당 및 중복성 회피를 위한 방안을 제시하고 있다. 본 논문에서는 [1]에서 제안하는 방안을 수정 및 보완함으로써 이동 애드혹 네트워크에 참가하는 노드가 보다 효율적으로 주소를 설정할 수 있는 노드 설정 프로토콜을 제안한다. 특히, 새로이 제안되는 방안은 새로운 노드가 네트워크에 진입했을 때 교환하는 메시지 수를 줄임으로써 네트워크 내의 오버헤드를 현저하게 줄였다. 또, 2 계층 네트워크 구조를 기반으로 하기 때문에 주소 중복성 문제를 용이하게 해결한다.
본 논문에서는 광인터넷의 구조 설계에 대한 분석과 광서비스망에서 UNI(User Network Interface) 시그널링 프로토콜을 이용한 광전송 실험을 시행하였다. 광인터넷의 계층에 따른백본망, 서비스망, 액세스망에 대한 세부적인 구조를 보여주었고, 각 계층에서 필요한 기능들에 대하여 기술하였다. 이어서 광전달 계층의 제어 구조, 운용관리망 구조, 망간 연동 기술 그리고 라우팅 및 신호망에 대한 기능적 요구조건들을 제시하였다. 이러한 광인터넷망에서 OIF(Optical Internetworking Forum)에 의해서 규정된 UNI 시그널링 프로토콜을 사용하여 전송 실험을 하였다. LSP(Label Switched Path)에 트래픽을 전송하여 설정된 경로를 따라서 메시지가 UNI에 전달되었고, 스위칭을 통하여 최종 목적지에 도착한 TCP(Transmission Control Protocol) 패킷(packet) 값을 보여줌으로서 실시한 광전송이 성공적으로 완료되었음을 확인하였다.
본 논문에서는 소스 미디어를 가진 단일 모바일 스마트 기기로부터 나머지 다수의 스마트 모바일 기기로 효율적이며 규모 확장성 있는 미디어 스트리밍을 가능하게 하는 모바일 ad hoc 네트워크 구조와 그 구조의 자율적인 네트워크 형성 기법을 제안한다. 스트리밍 트래픽을 분산 전송하는 확장성 있는 네트워크 구조를 구성하기 위해서 IEEE 802.11 infrastructure 네트워크와 ad hoc 네트워크를 혼합하여 계층적으로 구성하며, 소스 미디어를 가진 기기는 무선접속점을 통하여 각 네트워크 그룹 소유자에게 스트리밍 트래픽을 전송한다. 이 구조는 특정한 기기 노드의 역할에 의존하지 않고, 기기의 상태 및 성능과 무선 네트워크 상태를 기반으로 한 장치별 경쟁을 통하여 자율적으로 형성된다. 본 논문에서 제안하는 방법은 무선 네트워크 프로토콜과 모바일 운영체제 수준의 수정이나 관리자 권한 획득 없이 상용 모바일 스마트 기기에 적용이 가능하며, 제안하는 기법을 사용하여 단일 무선 랜 환경에서 다수의 스마트 기기 간의 효율적인 미디어 스트리밍 서비스를 제공할 수 있다. 제안하는 계층적 스트리밍 네트워크 구조는 성능 실험을 통하여 단일 IEEE 802.11 infrastructure 네트워크보다 성능 및 규모 확장성 측면에서 더 우수함을 보였다.
본 논문에서는 PNNI(Private Network to Network Interface) 기반의 무선 ATM 망에서 이웃(neighborhood)과 이동 단말기의 위치 관계를 고려하여 계층화된 위치 등록기에 의한 적응적 위치 관리 기법을 제시한다. 제안된 위치 추적 과정에서는 단말기의 위치 영역을 홈(home) 이웃과 외부(foreign) 이웃으로 구분하고, 홈 이웃에서는 최하위 레벨의 위치 등록기와 홈 위치 등록기에 단말기의 위치를 등록하고 외부 이웃에서는 각 계층의 위치 등록기에 위치를 등록한다. 착신 단말기, 발신 단말기와 착신측 홈 이웃의 위치 관계를 고려하여 최소한의 비용으로 위치 파악 및 호 설정 과정을 수행한다. 그리고, PNNI 기반의 무선 ATM 망에서 제안된 적응적 위치 관리 기법을 기존 LR(Location Registers) 기법과 위치 관리비용 측면에서 성능을 비교하여 우수한 성능을 가지는 것을 알 수 있다.
본 논문에서, 유비쿼터스 센서 네트워크(USN)내에서 연속적인 스트림 쿼리에 대한 에너지 효율적인 계층적 구조를 가지는 클러스터 기반 라우팅 방식을 제안한다. 제안한 방식은 클러스터 헤드 대신에 기지국에 메시지를 전송하는 역할을 헤드-집합에서 일정하게 담당하게 함으로써 에너지 사용에 있어 효율적인 라우팅이 이루어지게 한다. 이로 인해서 제안한 방법은 네트워크의 수명을 연장할 수 있다.
Maintenance Access Hatches are used to ensure urban safety and aesthetics while facilitating the management of power lines, telecommunication lines, and gas pipes. Such facilities necessitate affordable and effective surveillance. In this paper, we propose a FiCHS (Fixed Cluster head centralized Hierarchical Static clustering) routing protocol that is suitable for underground maintenance hatches using WSN (Wireless Sensor Network) technology. FiCHS is compared with three other protocols, LEACH, LEACH-C, and a simplified LEACH, based on an ns-2 simulation. FiCHS was observed to exhibit the highest levels of power and data transfer efficiency.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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