유사 서브 시퀀스 검색은 분자 생물학 분야에서 사용되는 매우 중요한 연산이다. 본 논문에서는 대규모 DNA 시퀀스 데이타베이스를 처리 대상으로 하여 효율성과 정확도를 보장하는 실용적인 유사 서브 시퀀스 검색 기법을 제안한다. 제안된 기법은 이진 트라이를 인덱스 구조로 채택하여 DNA 시퀀스로부터 추출한 일정 길이의 윈도우 서브 시퀀스를 인덱싱 대상으로 한다. 유사 서브 시퀀스 검색 알고리즘은 기본적으로 다이나믹 프로그래밍 기법에 근거하여 이진 트라이를 루트로부터 너비 우선(breadth-first)방식으로 운행하며, 경로 상에 존재하는 모든 유사 서브 시퀀스를 검색해 낸다. 그러나 질의 길이가 윈도우의 크기보다 큰 일반적인 경우에는 질의를 일정 길이의 서브 시퀀스로 분해하여 각 서브 시퀀스에 대하여 유사 서브 시퀀스 검색을 수행한 후, 후처리 과정에 의하여 정확도에 손상 없이 이들 결과를 결합하는 분할 질의 처리 방식을 채택한다. 제안된 기법의 우수성을 검증하기 위하여, 실험을 통한 성능 평가를 수행한다. 실험 결과에 의하면 제안된 인덱스 기법은 접미어 트리에 비하여 약 40%의 작은 저장 공간을 가지고도 약 4-17배의 검색 성능의 개선 효과를 나타낸다. 또한 분할 질의 처리 방식에 의한 유사 서브 시퀀스 검색 알고리즘은 질의 길이가 긴 경우에도 효율적으로 동작하여 Suffix와 Smith-Waterman 알고리즘에 비하여 각각 수배에서 수십배의 검색 성능의 개선 효과를 나타낸다.
본 연구는 실시간 자료를 기반으로 k-NN을 활용한 단기 교통상황 예측 시 각 단계별 세부절차 및 변수결정, 입력자료 구축 등의 각 단계별 잠재적 예측오차에 대한 원인분석 및 시사점 도출을 목적으로 한다. 다양한 단기 예측모형에 대한 선행연구 검토를 통하여 k-NN 모형의 유용성을 검토하였고 이에 대한 적용가능성을 분석하였다. 본 연구의 k-NN 모형은 이력자료 평활화 및 패턴DB 구축의 입력자료 부분, 실시간 자료와 과거 이력자료와의 유사성 측정 및 k 근접이웃 결정 등의 k-NN 알고리즘 부분, 그리고 예측 시간간격에 따른 출력결과 부분 등으로 구성되며 올림픽대로 김포방향 한강대교 남단~여의상류IC 구간을 대상으로 분석을 실시하였다. 교통자료의 불규칙 잡음으로 인하여 정확한 패턴매칭을 위해서 이력자료의 평활화를 실시하였으며, 이력자료 패턴 DB는 일반 및 이벤트 상황으로 구분하여 활용하였다. 최적의 시계열 자료 및 k 근접이웃 결정을 위해서 시행착오 방법을 적용하였으며, 단기 교통상황 예측 시 예측 시간간격이 증가할수록 예측오차가 증가하는 패턴, 그리고 교통상태가 급변하는 시점에서도 예측오차가 증가함을 알 수 있었다. 본 연구의 k-NN 모형에 대한 각 단계별 예측오차에 대한 원인을 분석하여 개선방향을 제시함으로써 향후 신뢰성 있는 단기 교통상황예측 정보제공 및 시스템에 활용이 가능할 것으로 판단된다.
근육의 생화학적 특성을 단백질 수준에서 분석하기 위하여 3원교잡종 돼지 3개체를 선발하고, white muscle은 longissimus dorsi muscle을 red muscle은 soleus muslce을 분리하여 분석에 이용하였다. 각 근육조직은 수용성, 불수용성 단백질 및 총단백질로 분리하여 추출하였고, 이차원전기영동 분석을 위하여 17cm 길이의 immobilized pH gradient strip (Bio-Rad, 3-10NL)과 12% acrylamide gel을 이용하여 전개하였다. 각각의 gel은 coomassie stain과 silver stain을 통하여 가시화 하였고, PDQuest software을 통하여 단백질 발현양상을 분석하였다. 하나의 gel에서 평균 600개 이상의 단백질 spot을 관찰하였으며, 반복실험을 통하여 white muscle과 red muscle간에 발현의 차이를 보이는 5개의 단백질 spot을 확인할 수 있었다. 5개의 spot 중 4개의 단백질은 측정된 분자량과 pI값이 troponin I, T 및 myoglobin의 수치값과 유사한 것으로 확인되었다. 그러나, 1개의 spot은 오차범위 내에서 유사한 단백질을 확인할 수 없었다. 5개의 단백질 spot중 1개(spot 1)는 white muscle에서, 4개의 spot(spot 2~5)은 red muscle에서 높게 발현됨을 확인하였으며, 특히 spot 4의 경우 white muscle 보다 red muscle에서 평균 14.6배 높게 발현됨을 확인하였다. 본 연구는 근육의 생화학적 특성을 이해하는데 중요한 기초 자료로 활용될 수 있으며, 앞으로 white muscle과 red muscle의 단백질 발현 분석을 통하여 단백질 수준에서의 생화학적 특성에 관한 연구가 충분히 진행되어야 할 것이다.
건설 건축 사업의 대형화와 업무의 복잡화로 인해 정보 기술을 축적하고 공유하기 위한 필수 선결 작업은 바로 용어의 통일화 및 표준화라고 할 수 있다. 그리하여 건설 건축용어 관련 연구들을 조사 분석하여 그 연구 동향을 알아보고 그 실태는 어떠한지를 알아보는 것이 본 연구의 목적이다. 이를 위해 학술연구정보서비스를 통해 2014년 8월까지의 건설 건축용어 관련 연구들을 검색하고 시기별, 유형별, 내용별로 어떠한지를 분류하고 분석한다. 조사 결과, 총 130편의 연구 결과물이 조사되었고 조사대상의 문헌 유형은 단행본이 절반을 차지하여 가장 많았으며 학술지 논문, 학위 논문, 보고서의 순으로 나타났다. 시기별로 봤을 때, 건설, 건축 용어 관련 연구는 1939년 이른 시기에 시작되었으며 1980년대 중반부터 1990년대 중반까지 활발하게 연구가 이루어졌다. 내용별로는 용어의 정리 및 정립에 관한 것이 많았고 표준화, 분석, 순화어, 변화, 사전과 어휘집, 검색시스템, 인식의 순으로 나타났다. 이런 노력들이 있었음에도 불구하고 최근까지 용어 사전이 편찬되고 표준화에 대한 연구가 나오고 있는 것은 아직 학계 및 현장에서는 용어의 통일화 및 표준화가 제대로 이루어지지 않은 실정을 보여주는 것이다. 그리하여 본고에서는 향후 표준화를 위한 제언으로 여섯 가지를 제안하였다. 이 연구는 건설 건축용어 관련 연구가 건설 건축 분야에 어떤 영향을 끼치는지를 알아보는 실질적인 계기가 되며 향후 심화 연구 및 관련 연구에 필요한 기초 자료가 되리라 짐작한다.
본 연구의 목적은 데이터마이닝 기법을 이용하여 지역 기업과 구직자로부터 취업과 관련된 지식을 도출하는 것이다. 이를 위해서 1단계로 전라북도에 본사를 두고 있는 지역 기업들을 선별하였다. 그리고 동일 지역 내에 소재한 고등학교, 2년제 전문대학, 그리고 4년제 종합대학교의 졸업반 학생들을 구직자로 선택하였다. 표본 집단을 선택한 후에는, 기초자료 수집을 위해서 560개 지역 기업과 14개 학교를 대상으로 설문조사를 실시하였다. 설문결과 지역 기업으로부터는 173개, 구직자로 부터는 551개의 설문응답 결과를 회수하였다. 2단계 데이터마이닝 과정에서는 관련규칙을 추출하기 위하여 C5.0 알고리즘을 적용하였다. 3단계에서는 규칙들의 효율적인 관리를 위하여 텍스트 형태의 추론규칙을 데이터베이스 테이블 형태로 변환하였다. 그리고 4단계에서는 지식을 시각화하기 위하여 비주얼베이직 (VB) 프로그래밍 언어/도구를 사용하였다. 그리고 마지막 단계에서 도출한 지식을 이용하여 지방자치단체의 장기적 인적자원개발 전략 수립을 지원하기 위한 규칙추론을 실시하였다. 그 결과, 인적자원개발 담당자와 구직자들의 업무와 경력개발을 위한 전략 설계에 도움이 되는 정보를 제공할 수 있었다.
택배 업계의 서비스 품질 향상과 고객 만족에 영향을 미치는 요인들을 다양한 차원에서 분석한 연구가 많이 이루어져 왔다. 이러한 연구의 대부분은 한정된 응답자를 대상으로 설문조사나 인터뷰 등의 질적 방법이 사용되어 자료의 형식과 내용, 응답자의 범위가 제한적이라는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 장기간에 축적된 불특정 다수의 소비자 상담 사례와 업계 종사자의 불만이 반영된 기사문을 대상으로 삼아 택배 서비스에서 소비자와 공급자가 지적하는 불만에 관한 주요 토픽을 탐색하고 분석하여 선행 연구의 미비점을 보완하고자 하였다. 또한, 이러한 토픽이 시점에 따라 어떻게 변화하는지 흐름을 분석함으로써 최근에 제기된 새로운 토픽을 발굴하고 시사점을 제시하고자 하였다. 이 결과 지연/분실/오배송 토픽과 택배 산업 경쟁 심화 토픽이 중심을 이루는 것으로 나타났다. 토픽 트렌드 분석 결과 최근 국제 택배 상담 내용이 다소 늘었고, 아파트 택배 배송과 관련된 갈등이 많이 다루어져 이를 정부 정책에 반영하거나 연구 주제로 다루어 볼 수 있을 것이다. 연구 결과 나타난 토픽은 선행 연구에서 다루어진 내용이 주를 이루지만 내밀한 상담사례와 학술 문헌 등 다른 자료와 분석 방법을 추가하면 더 새롭고 가치있는 토픽을 도출할 수 있을 것이라고 기대한다.
스레쉬홀딩(thresholding)은 영상 화소의 군집이나 강도를 이용하여 영상을 분할하는 기본 기술이다. Otsu의 스레쉬홀딩 방법에서는 정규화 된 히스토그램을 이산 밀도함수로 보아 화소의 클래스 간 분산을 최대화시키는 판별식을 이용한다. 그러나 Otsu의 방법에서는 여러 객체로 이루어진 영상에서 최적의 스레쉬홀드를 찾기 위하여 그레이레벨 전 구간에 대해 모든 가능한 분산 값을 반복적으로 계산해 보아야 하기 때문에 계산 시간이 길게 걸리는 문제가 있다. 본 논문에서는 Otsu의 방법을 개선하여 간단하지만 고속으로 멀티-레벨의 스레쉬홀드 값을 구할 수 있는 방법을 제안한다. 전체 그레이 구간 영역에 대하여 Otsu의 방법을 적용시키기 보다는 먼저 그레이 영역을 작은 부분-구간으로 나눈 다음 Otsu의 방법을 적용시키는 처리를 반복하여 원하는 개수의 스레쉬홀드를 구하는 방법이다. 본 제안 방법에서는 맨 처음 대상 영상의 그레이 구간을 2부류로 나눈다. 이 때, 분할을 위한 스레쉬홀드는 전 구간을 대상으로 Otsu의 방법을 적용하여 구한다. 그 다음에는 전체 구간이 아닌 분할된 부분-구간을 대상으로 Otsu의 방법을 적용하여 두 부류를 4부류로 나눈다. 이와 같은 처리를 원하는 개수의 스레쉬홀드를 얻을 때 까지 반복한다. 세 종류 벤취마크 영상과 50개 얼굴영상에 대해 실험한 결과, 제안 방법은 대상 영상을 특성에 맞게 고속으로 잘 분할하였으며, 패턴 매칭이나 얼굴인식에 이용될 수 있는 가능성을 확인하였다.
네트워크 프로세서를 설계하거나, 라우터와 같은 장비를 구현할 때, 가장 성능을 좌우하는 부분이 IP lookup 동작이라 할 수 있다. 어드레스 체계가 간단해지면 IP lookup 동작이 단순화될 수 있어 성능이 좋아질 수 있지만, 네트워크 사용자의 증가로 인하여 효율적인 어드레스 관리가 필요하게 됨으로써 어드레스 체계는 복잡해질 수밖에 없는 상황이 되었다. 따라서 IPv4나 IPv6에서나 마찬가지로 어드레스 체계의 복잡성에 의해 IP lookup 동작이 어렵고 시간이 오래 걸리는 작업이 되는 것은 받아들일 수밖에 없는 현실이 되었다 소프트웨어적으로나 하드웨어적으로 IP lookup 성능을 향상시킬 수 있는 방안들이 연구되어 왔지만, 아직까지 해결책이라고 단정지을 수 있을 만한 연구결과는 나오지 않고 있다. 소프트웨어적인 방법은 메모리 사용량을 줄일 수 있지만 IP lookup시 검색이 느리고, 하드웨어적인 방법은 빠르지만 하드웨어 오버헤드와 메모리 사용량이 크다는 문제가 있다 이에 이 논문은 지금까지의 IP lookup 동작을 향상시키기 위한 연구들을 정리해 보고, 이들의 장단점을 파악하도록 한다. 또한, 대표적인 소프트웨어와 하드웨어 구조를 혼합하고, 병렬적으로 구성하여 성능을 높일 수 있는 새로운 혼합 구조를 제안한다. 성능 평가 결과는 제안된 구조가 lookup 속도를 향상시키면서도, 메모리 사용량도 줄일 수 있다는 것을 보여준다.
안드로이드 장치용으로 모바일 애플리케이션을 개발할 때 안드로이드의 인텐트(intent)는 안드로이드 장치에서 애플리케이션 내부와 애플리케이션 간의 메시지 전달 메커니즘으로 사용된다. 그러나 안드로이드의 인텐트는 서로 다른 안드로이드 장치 간의 인텐트를 이용한 메시지 전송은 지원되지 않고 있다. 만약 서로 다른 안드로이드 장치 간에 인텐트를 전송하는 기능이 지원된다면 좀 더 다양한 애플리케이션 구현을 쉽게 할 수 있다. 서로 다른 안드로이드 장치 간에 메시지 전송을 할 때 Socket을 이용하여 메시지를 전송 할 수는 있지만, 항상 연결을 유지하여야 한다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 서로 다른 안드로이드 장치 간의 메시지 전송을 위한 BRIF(Broadcasting Remote Intent FrameWork) 프레임워크를 제안한다. BRIF 프레임워크는 구글의 C2DM 서비스를 이용하여 서로 다른 안드로이드 장치 간의 메시지 전송을 비동기적으로 푸쉬하는 기능을 서비스하는 프레임워크다. 이것은 기존의 로컬 기기내에서 인텐트를 사용하는 것과 동일한 방법으로 원격지에 사용자 정의 인텐트를 보내는 코드를 쉽게 작성할 수 있다.
본 논문에서는 실내환경의 3차원 복원을 위해 다시점 카메라부터 획득된 부분적인 3차원 점군에 대한 정합 기법을 제안한다. 일반적으로, 기존의 정합 방법들은 많은 계산량을 요하며, 정합하는데 많은 시간이 소요된다 또한, 상대적으로 정밀도가 낮은 3차원 점군에 대해서는 정합이 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 투영 기반 정합 방법을 제안한다. 첫 번째, 시간적 특성을 기반으로 변화량이 큰 3차원 점들을 제거하고, 공간적 특성을 이용하여 현재 화소의 주변 3차원 점을 참조하여 빈 영역을 채움으로써 깊이 영상 정제 과정을 수행한다. 두 번째, 연속된 두 장면에서의 3차원 점군을 동일한 영상 평면으로 투영하고, 두 단계 정수 매핑을 적용한 후 수정된 KLT (Kanade-Lucas-Tomasi) 특징 추적기를 사용해 대응점을 찾는다. 그리고 적응적 탐색 영역에 기반하여 거리 오차를 최소화함으로써 정밀한 정합을 수행한다. 마지막으로, 대응되는 점들에 대한 색을 참조하여 최종적인 색을 계산하고, 위의 과정을 연속된 장면에 적용함으로써 실내환경을 복원한다. 제안된 방법은 대응점을 2차원 영상 평면에서 찾음으로써 계산의 복잡도를 줄이며, 3차원 데이터의 정밀도가 낮은 경우에도 정합이 효과적이다. 또한, 다시점 카메라를 이용함으로써 몇 장면에 대한 색과 깊이 영상만으로도 실내환경의 3차원 복원이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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