본 논문은 온실의 내/외부 환경 요소 및 시장정보 등의 외적 요소를 반영하여 농가의 작물 생산 비용을 고려하여 생장지표와 목표점을 설정함으로써 온실의 운용비용을 절감하고, 데이터 분석 및 PID 제어를 통해 효율성과 신뢰성을 높일 수 있는 온실 복합환경 관리 시스템에 대한 연구이다.
최근에 한국 고유종인 미선나무 (Abeliophyllum distichum Nakai; Oleaceae) 품종 옥황1호의 유전체가 성공적으로 해독되었다. Acteoside는 다양한 활성을 가지는 물질이며, 여러개의 생화학합성과정이 제시되어왔고, 이들을 통합 검토하여 정확한 생화학합성과정을 완성하였다. 유전체 데이터로부터 2차대사산물을 예측할 수 있는 MetaPre-AITM와 정확한 acteoside 생화학합성과정, InfoBoss Pathway Database를 활용하여, acteoside에 관여하는 모든 효소의 유전자를 옥황1호 유전체로부터 성공적으로 확인하였다. 이는 옥황1호는 acteoside 물질을 생산할 수 있는 가능성이 있음을 의미한다. 이에 고성능액체크로마토그래피를 사용하여 옥황1호의 캘러스 세포를 분석하여 acteoside과 이의 유도체인 isoacteoside를 확인하였다. 본 연구는 MetaPre-AITM은 유전체로부터 2차대사산물을 성공적으로 예측하였다. 이 방법은 화학물질보다 안정적인 DNA를 분석하여 2차 대사산물을 예측하는 효율적인 방법이 될 것이다.
An unrecorded Fissidens species, Fissidens protonemaecola Sakurai (Fissidentaceae, Bryophyta), was newly discovered in Korea during an investigation bryophyte flora. In this study, we examined the morphology of F. protonemaecola in Korea. This species was found in soil along a train through a shaded backslope of Mt. Bukbyeongsan (elev. 80 m) on Geojedo Island and on Mt. Gogeunsan (Oreum; elev. 280 m) on Jejudo Island, Korea. This species has dwarfish bud-like shoots scattered on persistent protonemata. An important feature of the protonemata is a diagnostic character of F. protonemaecola that clearly distinguishes it from other Fissidens species. Its Korean name is given as "Cho-rok-sil-bong-hwang-i-kki," inferred from the characteristic protonemata of the species.
본 논문에서는 사용자 정보를 신뢰성 있게 관리하는 DID 기반의 견고한 사용자 정보 관리 서비스인 InfoDID를 소개한다. 블록체인 기술은 탈중앙화 기반으로 데이터를 투명하게 다룰 수 있는 환경을 제공하여 현재 블록체인을 활용한 다양한 서비스들이 개발되고 있다. 최근 사용자의 개인 정보에 대한 중요성이 부각되면서 사용자가 자신의 정보를 통제할 수 있는 분산 식별자를 지원하는 DID 기술이 주목받고 있으며, 이를 기반으로 다양한 정보를 관리하는 서비스들이 시도되고 있다. InfoDID는 블록체인 기반의 DID 기술을 활용하여 빈번히 요청되는 개인 정보를 신뢰성 있게 제어하고, 사용자가 자신의 정보를 보다 편리하게 다른 서비스들에게 제공하도록 지원한다. 또한 서비스의 연속성을 지원하기 위하여, InfoDID는 블록체인 응용서비스의 견고한 실행을 제공하는 BR2K 기법을 채택하여 부분적인 서비스 실패의 경우에도 체계적으로 복구될 수 있다. 이러한 작업을 용이하게 수행하기 위하여, InfoDID와 같이 BR2K 기법을 적용한 블록체인 응용서비스의 복제 상태를 지속적으로 확인할 수 있으며 결함 복구를 지원하는 복제 상태 모니터링 도구가 제시된다.
국토지반정보 통합DB센터(GeoInfo)는 전국 건설현장에서 생산되는 많은 수의 지반조사결과 자료를 배포하고 있다. GeoInfo에는 많은 수의 표준관입시험(Standard Penetration Test, SPT) 자료가 존재하지만, 전단파속도(VS) 데이터는 아직 부족한 실정이다. 따라서 풍부한 SPT 데이터로부터 VS를 예측하기위해 본 연구에서는 GeoInfo에서 배포하는 자료를 이용하여 새로운 N-VS 모델을 제안하였다. 본 연구는 지층 또는 토층에 구분없이 하나의 모델을 제안한다. 단, 지층에 따라 VS의 최대값을 설정하여 N치의 과대 예측에 의한 VS의 과대 예측을 방지하였다. 모델 개발에 사용하지 않은 검증용 데이터를 활용하여 선행연구에서 제시한 N-VS모델과 본 연구에서 개발한 모델을 비교해 본 결과, 본 연구에서 제안한 모델이 가장 우수한 성능을 보여주었다. 제안한 N-VS 모델은 GeoInfo의 많은 데이터로부터 유추된 경험식이기에 GeoInfo의 SPT 데이터를 VS로 변환하는데 가장 적합할 것으로 판단된다.
본 논문은 날로 증가하는 데이터 처리 요구를 데이터 처리 전용 칩을 이용하여 데이터베이스, 데이터 마이닝, 또는 전문가 시스템 통과 같이 데이터 비교연산에 시간을 많이 소모하는 응용 소프트웨어의 처리 속도를 최소화 할 수 있는 시스템을 제안한다. 본 시스템은 기존의 숫자처리(numeric processing)보다는 기호처리(symbolic processing)를 위해서 관계 연산(relation operation) 모듈을 이용하여 입력된 데이터들을 하드웨어 레벨에서 고속으로 처리한다. 본 시스템은 칩으로 설계되어 하드디스크 레벨에서 시스템을 가속 시린 수도 있고, IP(Intellectual Property)로 구현되어 SoC(System-on-a-chip)의 한 모듈로서 프로세서 레벨에서 시스템을 가속시킬 수도 있다.
문자인식 즉 OCR(Optical Character Recognition)기술은 광학적으로 인식할 수 있는 문자를 컴퓨터가 읽을 수 있도록 하는 기술을 뜻한다. 문자인식의 근간이 되는 방법은 스트링 매칭 기법이 사용되어 왔지만 한글의 경우 자음, 모음, 자음 조합으로 만 가지 유형이 넘고, 더욱이 상용한자와 영어를 섞어 쓰기 때문에 오인식되는 경우가 많다. 본 논문에서는 한글이 수직선, 수평선, 사선과 같이 방향성이 강한 선소들로 구성되어 있다는 점을 이용하여 한글의 인식률을 높이는 방법을 제안하였다.
본 연구를 통해 당구를 처음 접하는 사람들이 혼자서도 올바른 스트로크 자세를 연습할 수 있도록 하기 위한 시스템을 설계하였다. 6 축 자이로 센서를 활용하여 가속도, 각속도 센서 값을 안드로이드와 BLE 통신으로 수집하고 그 값으로 스트로크의 속도와 각도, 방향을 계산하여 유사율을 나타낸다. 또한 터치센서에 스트로크 시에 타격감을 주기 위하여 모바일의 진동을 울려주며, 센서에 터치 된 값을 이용하여 사용자가 실제 타격한 당구공의 타점을 모바일에서 실시간으로 보여준다. 동시에 앞서 계산된 유사율을 그래프와 수치상으로 확인할 수 있다. 모범 자세와 비교한 피드백을 통하여 올바른 스트로크 자세를 익힐 수 있도록 도와준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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